pytorch-NMS快速上手

最新推荐文章于 2024-06-20 19:31:03 发布
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分类专栏： 深度学习 pytorch python 文章标签： pytorch 深度学习 神经网络 图像识别
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48174100/article/details/120327055
版权
本文主要介绍如何在PyTorch中快速实现非极大值抑制（NMS），通过简单的代码示例帮助读者理解NMS在图像识别中的应用，特别适合深度学习初学者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

NMS 非极大值抑制

理论知识请自行百度 此处只用pytorch快速完成代码

虚拟数据

import numpy as np
import torch
boxes=np.array([[100,100,210,210,0.72],
        [250,250,420,420,0.8],
        [220,220,320,330,0.92],
        [100,100,210,210,0.72],
        [230,240,325,330,0.81],
        [220,230,315,340
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Yolov5/Yolov7优化：引入Soft-NMS并结合各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU，进一步提升密集遮挡场景检测精度
06-25 1783
Soft-NMS解决yolov5自带的nms在密集遮挡场景会出现很大的问题，如出现批量漏检；在这个基础上加入各种IOU变体，进一步提升检测精度。
小知识点系列(十五) 本文(4.2万字) | 解读NMS | Soft-NMS | IoU-Net | Softer-NMS | Adaptive NMS | DIoU NMS |
专注于人工智能学习，总结
01-02 1061
在执行目标检测任务时，算法可能对同一目标有多次检测。NMS是一种让你确保算法只对每个对象得到一个检测的方法，即“清理检测”。如下图所示：如果用一句话概括NMS的意思就是：筛选出一定区域内属于同一种类别得分最大的框NMSSoft-NMS及都是以分类置信度优先的NMS，未考虑定位置信度，即没有考虑定位与分类得分可能出现不一致的情况，特别是框的边界有模棱两可的情形时。采用的都是传统的IoU，只考虑两包围盒子之间的重叠率，未能充分反映两包围盒子之间相对位置关系。实际上NMS。
Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)
Jingmin Wei's Blog
02-17 3106
讲解了目标检测中的非极大值抑制(NMS)算法及其拓展，包括NMS, Soft NMS, Softer NMS, IoU-Net。
PyTorch实现非极大值抑制(NMS)
deephub
11-06 5250
但是这并不代表我们的实现没有用，因为手写代码我们完全了解了NMS的工作原理，这是本文的真正意义，总之在这篇文章中我们看到了如何在PyTorch中实现非最大抑制，这对你了解目标检测的相关知识是非常有帮助的。在PyTorch的文档中说：NMS 迭代地删除与另一个（得分较高）框的 IoU 大于 iou_threshold 的得分较低的框。这些bboxes 都是在[0,1]范围内的，虽然这不是必需的，但当有多个类时，这是非常有用的(我们稍后将看到为什么)。好了，这样我们模拟了模型的输出了，下面进入正题。
pytorch nonzero_NMS算法详解（附Pytorch实现代码）
weixin_39743414的博客
11-21 359
大约四个月前，从懵懵懂懂的本科生就莫名其妙的成为了研究生，随着自己的兴趣，选择了计算机视觉（Computer Vision）,跟着导师入了目标检测的领域，这一切来得太快，一开始我也无所适从，由于自己有些基础，接触了第一个目标检测算法Single Shot Multibox Detector(SSD算法)。花了两个星期，大概读懂了论文，然后就去网上下载别人复现的代码开始调试，过了几天，可以跑起来了，...
Pytorch实现nms (torchvision.ops.nms）和numpy实现nms
qq_44523137的博客
03-03 6387
Pytorch实现nms (torchvision.ops.nms）和numpy实现nms pytorch实现 from torch import Tensor import torch def box_area(boxes: Tensor) -> Tensor: """ Computes the area of a set of bounding boxes, which are specified by its (x1, y1, x2, y2) coordinates.
PyTorch实现NMS算法
最新发布
qq_36892712的博客
06-20 754
NMS 算法源码实现Python实现NMS（非极大值抑制）对边界框进行过滤。目标检测算法（主流的有 RCNN 系、YOLO 系、SSD 等）在进行目标检测任务时，可能对同一目标有多次预测得到不同的检测框，非极大值抑制（NMS） 算法则可以确保对每个对象只得到一个检测，简单来说就是“消除冗余检测”。
pytorch-yolov3-DAGM
07-08
项目中的代码和数据集将帮助研究人员和开发者快速上手缺陷检测任务，进行模型训练和评估。 使用这个项目，你需要熟悉以下知识点： 1. **PyTorch框架**：理解基本的PyTorch API，包括张量操作、构建神经网络、优化...
softnms源码解读（python）
轻舟已过万重山的博客
12-28 986
一文快速上手经典目标检测的nms实现及变化。
【AI】Pytorch实现NMS
风的博客
08-11 851
NMS的代码实现
nmt-pytorch:实施论文“通过共同学习对齐和翻译实现NMT”
05-14
神经机器翻译Pytorch的实现 Pytorch实现的论文 巴赫丹瑙（Bahdanau）等人，2015 ICLR 要求 安装 安装 安装 需要Python版本> = 3.5 预处理需要TorchText + Spacy 数据集 WMT14从下载 将文件放在（home）/ datasets / wmt14 /（train / valid / test）目录下。 # Preprocessing dataset. This will create ./data/wmt14(30).pkl $ python dataset.py 进行实验 # Train and test with default settings (Seq2SeqAttModel) $ python main.py # Train with different number of rnn hidden units a
pytorch_basic_nmt:pytorch中神经机器翻译的简单而强大的实现
05-09
注意神经机器翻译的PyTorch基本实现 这是在Pytorch中注意神经机器翻译的基本实现（Bahdanau等人，2015; Luong等人，2015）。 它实现了描述的模型，并支持标签平滑，波束搜索解码和随机采样。 具有256维LSTM隐藏大小，在IWSLT 2014 Germen-English数据集上达到28.13 BLEU分数（Ranzato et al。，2015）。 该代码库用于Stanford 和CMU 教学目的。 档案结构 nmt.py ：包含神经机器翻译模型和训练/测试代码。 vocab.py ：从训练数据中提取词汇的脚本 util.py ：包含实用程序/帮助程序功能 示例数据集 我们提供了（Ranzato et al。，2015） 使用的IWSLT 2014德语-英语翻译任务的预处理版本。 要下载数据集： wget http://www.cs.cmu.edu/~p
nmtpytorch:PyTorch 中的序列到序列框架
07-24
笔记 该项目没有得到积极维护，因此不太可能及时解决所产生的问题。 如果您有兴趣，可以查看该存储库的最新分支，称为 ，其中也包含基于 Transformer 的架构。 概述 nmtpytorch允许训练各种端到端神经架构，包括但不限于神经机器翻译、图像字幕和自动语音识别系统。 最初的代码库在Theano ，灵感来自著名的代码库。 nmtpytorch得到了Frederick Jelinek Memorial Summer Workshop 2018的的宝贵贡献： Loic Barrault、Ozan Caglayan、Amanda Duarte、Desmond Elliott、Spandana Gella、Nils Holzenberger、Chirag Lala、Jasmine (Sun Jae) Lee、Jindřich Libovický、Pranava Madhyastha、Fl
NMS算法简单优化
03-19
修改了NMS的算法的一些内容，优化了IOU的运算速度，提供了简单的思路
手写NMS和魔改（Pytorch版本）
藏晖的博客
06-10 786
NMS方法的总结可以参考我之前的文章： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34919792/article/details/108186234 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素。在检测中，我们通过将IOU大于一定阈值的框做一个筛选，只保留置信度最高的框。 网上比较经典的实现思路 def py_cpu_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" #x1、y1
pytorch实现yolov3中使用的nms(非最大抑制)理解
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announced1的博客
05-01 1万+
文章目录 1、目的 前期在研究pytorch实现yolov3时，虽然大体搞明白了yolov3的原理，但是由于项目紧急，没来得及做笔记，趁着这段时间不是那么忙了，整理一遍过程。首先说说nms(非极大抑制)。 对于尺寸为416×416的输入图像，YOLO预测（（52×52）+（26×26）+ 13×13））×3 = 10647个边界框。 但是，在我的图像中只有三个物体(本人，水杯，手机)。 我们如何将...
高效的NMS实现方法
12-21 909
见： http://blog.sina.com.cn/s/blog_679e1329010141x3.html
NMS高效实现（Python）
飞翔的荷兰人
05-27 2722
文章目录01 什么是非极大值抑制02 非极大值抑制基本实现 01 什么是非极大值抑制 Github: 非极大值抑制实现 非极大值抑制，简称为NMS算法，虽然在不同应用中实现的具体方式不太一样，但是思想还是一样的。下面我们看一张非极大值抑制的效果图： 左图是人脸检测的候选框结果，每个边界框都有一个置信度得分(Confidence Score)，如果不用非极大值抑制，那么就会有多个候选框出现。而...
pytorch模型构建（五）——各种工具函数介绍（NMS, Kmeans）
weixin_39263657的博客
03-25 5404
一、简介（占位，待写） 1. 图： 目的： 原则： 方法： 二、数 1.
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