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…

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…

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…

Non-Maximum Suppression,NMS非极大值抑制概述非极大值抑制(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…

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…

我们预测阶段时: 生成多个锚框 每个锚框预测类别和偏移量 但是,当同一个目标上可能输出较多的相似的预测边界框.我们可以移除相似的预测边界框.——NMS(非极大值抑制). 对于一个预测边界框B,模型会计算各个类别的预测概率,选择最大的那个p,也叫p是这个框的置信度. 在同一张图像上,我们将预测类别非背景的预测边界框按照置信度排序,得到列表L.从L中选择最高的B1作为基准,将所有与B1的交并比大于某个阀值的非基准预测边界框从L中移除.(这里阀值是超参数). 这样,L保留了置信度最高的预测边界框,并移…

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…

1. NMS被广泛用到目标检测技术中,正如字面意思,抑制那些分数低的目标,使最终框的位置更准: 2. 假如图片上实际有10张人脸,但目标检测过程中,检测到有30个框的位置,并且模型都认为它们是人脸,造成这种情况的原因通常是因为一部分人脸被重复框了多次,虽然多个框框的是同一张人脸,但这些重复的框的位置是不同(有的框多了,有的框少了,有的框偏了...),那么NMS的目的就是从这些重复的框中选出一个局部最优的框作为局部的最终输出,理想状态下,30个框经过NMS最终只剩下10个作为整体的最终输出(因为存…

1.IOU计算 设两个边界框分别为A,B.A的坐标为Ax1,Ax2,Ay1,Ay2,且Ax1 < Ax2,Ay1 < Ay2.B和A类似. 则IOU为A∩B除以A∪B. 当两个边界框有重叠部分时,即位于上面边框的y2大于下面边框的y1,且左边边框的x2大于右边边框的x1时,IOU才大于0. 否则A和B不重叠,IOU等于0. 若两个边框重叠,设重叠边框为C,x1 = maximum(Ax1,Bx1),x2 = minimum(Ax2,Bx2).y坐标计算同理. 那么C的w等于x2 - x1,h等…

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…