经过极大值抑制后返回为none

2024-08-04

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五：目标检测结果精炼

一.Detections网络经过了ROI网络,我们已经获取了全部推荐区域的信息,包含: 推荐区域特征(ROIAlign得到) 推荐区域类别推荐区域坐标修正项(deltas) 再加上推荐区域原始坐标[IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)],我们将进行最后的目标检测精修部分. # Detections # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in

『Python』图像金字塔、滑动窗口和非极大值抑制实现

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))

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

非极大值抑制（NMS）

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

第二十七节，IOU和非极大值抑制

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（NMS）的几种实现

因为之前对比了RoI pooling的几种实现,发现python.pytorch的自带工具函数速度确实很慢,所以这里再对Faster-RCNN中另一个速度瓶颈NMS做一个简单对比试验. 这里做了四组对比试验,来简单验证不同方法对NMS速度的影响. 方法1:纯python语言实现:简介方便.速度慢方法2:直接利用Cython模块编译方法3:先将全部变量定义为静态类型,再利用Cython模块编译方法4:在方法3的基础上再加入cuda加速模块, 再利用Cython模块编译,即利用gpu加速一.

非极大值抑制Non-Maximum Suppression（NMS）

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

NMS_非极大值抑制（转）

NMS(non maximum suppression),中文名非极大值抑制,在很多计算机视觉任务中都有广泛应用,如:边缘检测.目标检测等. 这里主要以人脸检测中的应用为例,来说明NMS,并给出Matlab示例程序. 人脸检测的一些概念 (1) 绝大部分人脸检测器的核心是分类器,即给定一个尺寸固定图片,分类器判断是或者不是人脸: (2)将分类器进化为检测器的关键是:在原始图像上从多个尺度产生窗口,并resize到固定尺寸,然后送给分类器做判断.最常用的方法是滑动窗口. 以下图为例,由于滑动窗口,

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

MATLAB的边缘检测函数中隐含的细化（非极大值抑制）算法

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);

目标检测,主要问题发展，非极大值抑制中阈值也作为参数去学习更满足end2end,最近发展趋势和主要研究思路方向

目标检测,主要问题发展,非极大值抑制中阈值也作为参数去学习更满足end2end,最近发展趋势和主要研究思路方向待办目标检测问题时间线特征金字塔加滑窗对象框推荐回归算法回归对象框多尺度检测 BBOX 回归发展 NMS技术发展困难样本挖掘技术发展--样本不均衡问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 目标检测的加速方式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 最新进展 1.更好的引擎 DenseNet,在残差网

Non-Maximum Suppression，NMS非极大值抑制

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

Pytorch从0开始实现YOLO V3指南 part4——置信度阈值和非极大值抑制

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-4/ 前一节我们实现了网络的前向传播.这一节我们对检测输出设置目标置信度阈值和进行非极大值抑制. 必要条件: 1.此系列教程的Part1到Part3. 2.Pytorch的基本知识,包括如何使用nn.Module,nn.Sequential,torch.nn.parameter类构建常规

在PHP中如何实现在做了么个操作后返回到指定页面

我们经常会碰到类似用户在没有登录的情况下进行提问.评论,需要用户登录后返回刚才浏览的网页,这种功能用cookie保存当前url地址来实现.我用的是jquery,读者需要懂点jquery中的ajax请求.这个场景的cookie名我用'__forward__',读者可以用自己需要的标识符. 1. 不下载cookie.js.用post请求将当前网页的ulr地址传到后台,让后台用cookie保存url地址:在完成类似登录的页面的功能后,从cookie中取出来,用于页面跳转. 1.1 html页面 //

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conn.php: <?php $id=mysql_connect('localhost','root','root'); mysql_select_db("db_database12",$id); mysql_query("set names gb2312"); ?> index.php: <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content=&qu

sql新增后返回主键

对于刚学的人来说有点帮助,新增后返回主键有两种方法: 1,返回自增的主键: INSERT INTO 表名 (字段名1,字段名2,字段名3,…) VALUES (值1,值2,值3,…) SELECT @@IDENTITY 2,返回主键也可以返回别的字段看需要:inserted.id这里的id可以是其他字段就是一个字段名,比如还可以返回inserted.name INSERT INTO 表名 (字段名1,…) OUTPUT inserted.id VALUES (值1,…)

phpcms v9自定义表单提交后返回上一页实现方法

PHPcms v9中提交自定义表单后默认都是回到首页的,是不是感觉很不爽! 接下来,就说下phpcms v9自定义表单提交后返回上一页实现方法. 1.找到这个文件 phpcms\modules\formguide\index.php 2.找到如下代码 showmessage(L('thanks'), APP_PATH); 3.修改成如下代码 showmessage(L('thanks'), HTTP_REFERER); 到这里,就可以了,完美实现phpcms v9自定义表单提交后返回上一页. 科

android开发之Intent.setFlags()_让Android点击通知栏信息后返回正在运行的程序

android开发之Intent.setFlags()_让Android点击通知栏信息后返回正在运行的程序在应用里使用了后台服务,并且在通知栏推送了消息,希望点击这个消息回到activity, 结果总是存在好几个同样的activity,就算要返回的activity正在前台,点击消息后也会重新打开一个一样的activity,返回好几次才能退出, 而不能像qq之类的点击通知栏消息回到之前存在的activity,如果存在就不再新建一个activity 说的有点绕,如果是遇到此类问题的肯定能懂

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mysql插入数据后返回自增ID的方法 mysql和oracle插入的时候有一个很大的区别是,oracle支持序列做id,mysql本身有一个列可以做自增长字段,mysql在插入一条数据后,如何能获得到这个自增id的值呢? 方法一:是使用last_insert_id mysql> SELECT LAST_INSERT_ID(); 产生的ID 每次连接后保存在服务器中.这意味着函数向一个给定客户端返回的值是该客户端产生对影响AUTO_INCREMENT列的最新语句第一个 AUTO_INCREMEN

form + iframe 获取表单提交后返回的数据

原理: submit 提交表单没有回调函数,但是可以用iframe来接收返回结果,最后进行格式转换就ok了: 原文地址: http://blog.csdn.net/simeng_1016/article/details/48008359 html: 部分代码 <form id="form_addcompress" action="/rest/upload" method="post" enctype="multipart/form

经过极大值抑制后返回为none

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