非最大抑制，挑选和目标重叠框 yolo思想原理

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非最大抑制，挑选和目标重叠框 yolo思想原理

非最大抑制,挑选和目标重叠框 yolo思想原理待办 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706 根据分类器类别分类概率做排序,(框的类别排序) 搜索局部最大值,抑制不是最大的元素.非最大抑制为什么box bunding要做回归,因为box周围点相对中心锚点的位置是线性函数所以要做回归比较好. yolo想法: 分成sxs个格子,每个格子b个boundingbox,同时输出这些box的检测各个物体的概率,通过非最大抑制找到最大概率…

非极大值抑制（NMS，Non-Maximum Suppression）的原理与代码详解

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直…

IoU与非极大值抑制（NMS）的理解与实现

1. IoU(区域交并比) 计算IoU的公式如下图,可以看到IoU是一个比值,即交并比. 在分子中,我们计算预测框和ground-truth之间的重叠区域: 分母是并集区域,或者更简单地说,是预测框和ground-truth所包含的总区域. 重叠区域和并集区域的比值,就是IoU. 1.1 为什么使用IoU来评估目标检测器与分类任务不同,我们预测的bounding box的坐标需要去匹配ground-truth的坐标,而坐标完全匹配基本是不现实的.因此,我们需要定义一个评估指标,奖励那些与gro…

非极大值抑制算法（Python实现）

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…

目标检测非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

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.也可以理解为只取置信度最高的一个识别结果. 举例: 如图所示,现在识别出了3个人脸,但该三个人脸其实都为同一个目标,只是位置不同,置信度也不一样. 这时候,我们想要是置信度最高的"0.97"的检测结果,以及位置信息. 那么,我们就可以采用NMS的方式,来得到我们想要的最后的结果. 原理: 对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的…

目标检测后处理之NMS（非极大值抑制算法）

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…