date: 2017-07-21 16:48:02 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS) 算法原理 非极大值抑制算法的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素. 算法用途 如在物体检测中可以通过应用NMS算法来消除多余的交叉重复的窗口,使在同一物体的多个检测窗口中保留下得分最高的窗口. NMS算法亦可用于视频跟踪/数据挖掘/3D重建以及文理分析等. 算法实现思路 首先迭代所有的点,迭代每一个点的时候判断该点是否符合局部最大值的条件. NMS算法在三邻域情况下…

1.定义: 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体检测位置. 2.原理: 使用深度学习模型检测出的目标都有多个框,如下图,针对每一个被检测目标,为了得到效果最好的那一个,需要使用一定的过滤技术把多余的框过滤掉.NMS应运而生. 现,假设有一个候选BOXES的集合B和其对应的SCORES集合S: 1.找出分数最高的那个框M: 2.将M对应的BOX从B中删除: 3.将删除的BOX添加到集合D中: 4.从B中删除与M对应的BOX重叠区域大于阈值Nt的…

在RCNN系列目标检测中,有一个重要的算法,用于消除一些冗余的bounding box,这就是non-maximum suppression算法. 这里有一篇博客写的挺好的: http://www.cnblogs.com/liekkas0626/p/5219244.html 借用博客里的两张图,如有问题,请联系我删除. 在目标检测中,这些bounding box都表示检测到了人脸,并且会给每一个bounding box一个score,最终我们需要只保留score最大的bounding box(记…

目的:为了消除多余的框,找到最佳的物体检测的位置 思想: 选取那些领域里分数最高的窗口,同时抑制那些分数低的窗口 Soft-NMS…

4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.6交并比intersection over union 交并比函数(loU)可以用来评价对象检测算法,可以被用来进一步改善对象检测算法的性能. 如何评价一个算法的好坏,即如图中假设红色框线表示 真实的对象所在边界框,紫色框线表示 模型预测的对象所在边界框.通过计算两个边界框交集和并集的比用于评价对象检测算法的好坏. 在对象检测的算法中,如果IoU>0.5则认为检测正确.0.5是人为定义的阈值,也可以定义为0.5及以上的值…

你如何判断对象检测算法运作良好呢?在这一节中,你将了解到并交比函数,可以用来评价对象检测算法. 一 并交比(Intersection over union ) 在对象检测任务中,你希望能够同时定位对象,所以如果实际边界框是这样的,你的算法给出这个紫色的边界框,那么这个结果是好还是坏?所以交并比(loU)函数做的是计算两个边界框交集和并集之比.两个边界框的并集是这个区域,就是属于包含两个边界框区域(绿色阴影表示区域),而交集就是这个比较小的区域(橙色阴影表示区域),那么交并比就是交集的大小,这个橙…

非极大值抑制(Non-max suppression) 到目前为止你们学到的对象检测中的一个问题是,你的算法可能对同一个对象做出多次检测,所以算法不是对某个对象检测出一次,而是检测出多次.非极大值抑制这个方法可以确保你的算法对每个对象只检测一次. 来,我们吃一颗栗子: 假设你需要在这张图片里检测行人和汽车,你可能会在上面放个19×19网格,理论上这辆车只有一个中点,所以它应该只被分配到一个格子里,左边的车子也只有一个中点,所以理论上应该只有一个格子做出有车的预测.   实践中当你运行对象分类和定…

图像金字塔 1.在从cv2.resize中,传入参数时先列后行的 2.使用了python中的生成器,调用时使用for i in pyramid即可 3.scaleFactor是缩放因子,需要保证缩放后的图不小于最小尺寸,对应神经网络就是训练尺寸 '''图像金字塔''' def resize(img, scaleFactor): # cv2.resize先接收列后接收行,返回亦然 return cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * (1/scaleFactor))…

前段时间做了一个车牌检测识别的项目,我的任务是将MATLAB中的算法移植成C++代码.在车牌区域提取的过程中,用到了水平方向的Sobel算子检测垂直边缘,一开始我直接把MATLAB中的 bw = edge(I, 'sobel', 'vertical'); 语句改写成OpenCV中的 cv::Mat sobel_kernel = (cv::Mat_<float>(3,3) << -0.125, 0, 0.125, -0.25, 0, 0.25, -0.125, 0, 0.125);…

概述 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,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数.但是滑动窗口会导致很多…