1-传统的NMS NMS,非极大值抑制,在很多计算机视觉问题中有着重要应用,尤其是目标检测领域. 以人脸检测为例,通常的流程为3步: (1)通过滑动窗口或者其它的object proposals方法产生大量的候选窗口: (2)用训练好的分类器对候选窗口进行分类,该过程可以看做是一个打分的过程: (3)使用NMS对上面的检测结果进行融合(因为一个目标可能被检测出多个窗口,而我们只希望保留一个). 如下图是(2)分类检测之后的结果:  以此图为例,传统的NMS,首先选定一个IOU阈值,例如为0.25

枚举全排列 #include <iostream> #include <cstring> #include <string> using namespace std; int main() { /** 枚举ABC 的全排列 */ for(char a='A'; a<='C'; a++) { for(char b='A'; b<='C'; b++) { if(a==b) continue; for(char c='A'; c<='C'; c++) { i

非极大值抑制算法(nms) 1. 算法原理 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素. 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I[i-1]和右邻元素I[i+1],算法流程如下图所示: a. 算法流程3-5行判断当前元素是否大于其左邻与右邻元素,如符合条件,该元素即为极大值点.对于极大值点I[i],已知I[i]>I[i+1],

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

1.基本概念 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种模拟固体降温过程的最优化算法.其模拟的过程是首先将固体加温至某一温度,固体内部的粒子随温度上升慢慢变为无序的状态,内能增大,然后让其慢慢冷却,温度下降时,内部的粒子慢慢趋于有序,达到一种平衡态,最后达到常温时成为基态,此时内能减为最小,算法模拟这样一个过程期望能达到最优化的目的. 模拟退火算法最早是由kirkpatrick等人应用于组合优化领域,它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法.算法从某一

在Unity3d中,我们一般常用的寻路算法:   1.A*算法插件   与贪婪算法不一样,贪婪算法适合动态规划,寻找局部最优解,不保证最优解.A*是静态网格中求解最短路最有效的方法.也是耗时的算法,不宜寻路频繁的场合.一般来说适合需求精确的场合.   与启发式的搜索一样,能够根据改变网格密度.网格耗散来进行调整精确度.   使用较好的地方: a.策略游戏的策略搜索 b.方块格子游戏中的格子寻路     2.U3D自带的导航网格系统   U3D内置了NavMesh导航网格系统,一般来说导航网格算法

目标检测解决的是计算机视觉任务的基本问题:即What objects are where?图像中有什么目标,在哪里?这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是要检测的目标, 还要在图片中标记出它的位置, 用边框或红色方框把目标圈起来.如下图 目前存在的一些挑战在于:除了计算机视觉任务都存在的不同视角.不同光照条件以及类内差异等之外,还存在目标旋转和尺度变化(如小目标),如何精确的目标定位,密集和遮挡条件下的目标检测,以及如何加快检测速度等. 下图是目标检测的发展历程: 以年为界,目标检测分为传统

mmdetection源码剖析(1)--NMS 熟悉目标检测的应该都清楚NMS是什么算法,但是如果我们要与C++和cuda结合直接写成Pytorch的操作你们清楚怎么写吗?最近在看mmdetection的源码,发现其实原来写C++和cuda的扩展也不难,下面给大家讲一下. C ++的扩展是允许用户来创建自定义PyTorch框架外的操作(operators )的,即从PyTorch后端分离.此方法与实现本地PyTorch操作的方式不同.C ++扩展旨在为您节省大量与将操作与PyTorch后端集成在

前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种.由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用

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

​  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

变邻域搜索(Variable neighborhood search)VNS是Hansen等提出的一种元启发近似算法,它通过在不同的邻域结构内跳转搜索, 能够避免陷入局部最优解. 算法主要分为两部分: 一是局部搜索, 在相同邻域结构内寻求局部最优解; 二是改变邻域,在局部最优解的基础上改变邻域结构. 上述两步交替迭代从而达到全局最优. 利用VNS较强的搜索能力对工序的指派问题和工序排序问题进行优化.

[代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tensorflow-yolov3-master ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── convert_weight.py//对权重进行转换,为了模型的预训练 ├── core//核心代码文件夹 │ ├── backbone.py │ ├── common.py │ ├── config

Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection Intro 目标检测领域的问题有很多,本文的作者捕捉到了这样一个问题,就是nms算法根据类别置信度为准则去删掉与他iou大于一定阈值的算法是否合理?事实是,分类置信度没法评估回归框是否回归的准确,这就造成了一种情况,分类置信度高的不一定回归的准,那么回归的准的又因为与之iou更高而被剔除了.为什么回归的准的反而类别置信度可能不高,而类别置信度高的可能回归的不准

线性规划 首先一般所有的线性规划问题我们都可以转换成如下标准型: 但是我们可以发现上面都是不等式,而我们计算中更希望是等式,所以我们引入这个新的概念:松弛型: 很显然我们最后要求是所有的约束左边的变量都不小于0.而求解这类问题,我们又有一套十分便利的模型算法:单纯形 基变量:松弛型等式左边的所有变量 非基变量:松弛型等式右侧的所有变量 基本解:一组基变量和非基变量蕴含着一组基本解,即所有的非基变量都为0,基变量都为等式右侧的常数项(这里要求常数项为正,为负时我们后面讨论) 算法原理: 可证线性规

A Hybrid Data Association Framework for Robust Online Multi-Object Tracking 一种用于鲁棒在线多目标跟踪的混合数据关联框架 摘要 全局优化算法在基于数据关联的多目标跟踪中表现出了令人印象深刻的性能,但处理在线数据仍然是一个难以克服的障碍.在本文中,我们提出了一个混合数据关联框架,其中包含最小成本的多商品网络流.强大的在线多目标跟踪.我们通过多个视频帧上的最佳数据关联的全局优化来构建本地特定于目标的模型.更具体地,在最低成本

距离2012年11月2日下午2:05:31 已经过去158751270这么多秒了,不小心暴露了我的当前时间. java代码贴出来. private static long gettimelong() { long result = new Date().getTime() - new Date("2012/11/02 14:05:31").getTime(); return result / 1000; } 接下来是介绍北京地体换乘算法的最优解,比如程序随便运行一下是这样的result

原文链接 这是一本程序员面试宝典!书中对IT名企代码面试各类题目的最优解进行了总结,并提供了相关代码实现.针对当前程序员面试缺乏权威题目汇总这一痛点,本书选取将近200道真实出现过的经典代码面试题,帮助广大程序员的面试准备做到万无一失.“刷”完本书后,你就是“题王”!__eol__本书采用题目+解答的方式组织内容,并把面试题类型相近或者解法相近的题目尽量放在一起,读者在学习本书时很容易看出面试题解法之间的联系,使知识的学习避免碎片化.书中将所有的面试题从难到易依次分为“将.校.尉.士”四个档次,

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

假设有20类,2000个建议框,最后输出向量维数2000*20,则每列对应一类,一行是各个建议框的得分,NMS算法步骤如下: ① 对2000×20维矩阵中每列按从大到小进行排序: ② 从每列最大的得分建议框开始,分别与该列后面的得分建议框进行IoU计算,若IoU>阈值,则剔除得分较小的建议框,否则认为图像中存在多个同一类物体: ③ 从每列次大的得分建议框开始,重复步骤②: ④ 重复步骤③直到遍历完该列所有建议框: ⑤ 遍历完2000×20维矩阵所有列,即所有物体种类都做一遍非极大值抑制: ⑥ 最