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…

​  前言  本文介绍了NMS的应用场合.基本原理.多类别NMS方法和实践代码.NMS的缺陷和改进思路.介绍了改进NMS的几种常用方法.提供了其它不常用的方法的链接. 本文很早以前发过,有个读者评论说没有介绍多类别NMS让他不满意,因此特来补充.顺便补充了NMS的缺点和改进思路. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. Non-Maximum Suppression(NMS)非极大值抑制.从字面意思理解,抑制那些非极大值的元素,保留极大…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github:https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义,本文提出新的边界框的回归损失针对边界框的移动及位置方差进行学习,此方法在不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性.而学习到的位置变化用于在进行NMS处理时合并两个相邻的边界框. 介绍 在大规模目标检测数据集中,一些场景下框的标记是存在歧义的,十…

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…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/42018282 一 NMS NMS算法的大致思想:对于有重叠的候选框:若大于规定阈值(某一提前设定的置信度)则删除,低于阈值的保留.对于无重叠的候选框:都保留. 所谓非极大值抑制:先假设有6个输出的矩形框(即proposal_clip_box),根据分类器类别分类概率做排序,从小到大分别属于车辆的概率(scores)分别为A.B.C.D.E.F. (1)从最大概率矩形框F开始,分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;…

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…

转自:https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html 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…

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)   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…

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…

非极大抑制 NMS的英文是Non-maximum suppression的缩写. 简单的说,就是模型给出了多个重叠在一起的候选框,我们只需要保留一个就可以了.其他的重叠的候选框就删掉了,效果可见下图: 交并比 IoU的英文全称Intersection over Union,就是两个候选框区域的交集面积比上并集的面积,用下图可以理解: hard-NMS hard-nms其实就是经典版本的NMS的方法.就是根据模型给出每个box的置信度从大到小进行排序,然后保留最大的,删除所以与这个最大置信度的候选…