非極大值抑制演算法
non-maximum suppression for object detection in python
非極大值抑制演算法
nms——非極大值抑制
矩形框融合
nms——卷積網路改進實現
【**筆記】人臉檢測視窗選擇辦法 nms convnet
開源|如何用soft-nms實現目標檢測並提公升準確率
乙個向量化的實現
#coding:utf-8
import numpy as np
def py_cpu_nms(dets, thresh):
"""pure python nms baseline."""
x1 = dets[:, 0]
y1 = dets[:, 1]
x2 = dets[:, 2]
y2 = dets[:, 3]
scores = dets[:, 4]
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
#從大到小排列，取index
order = scores.argsort()[::-1]
#keep為最後保留的邊框
keep =
while order.size > 0:
#order[0]是當前分數最大的視窗，之前沒有被過濾掉，肯定是要保留的
i = order[0]
#計算視窗i與其他所以視窗的交疊部分的面積
xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])
yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])
w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
inter = w * h
#交/並得到iou值
ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
#ind為所有與視窗i的iou值小於threshold值的視窗的index，其他視窗此次都被視窗i吸收
inds = np.where(ovr <= thresh)[0]
#下一次計算前要把視窗i去除，所有i對應的在order裡的位置是0，所以剩下的加1
order = order[inds + 1]
return keep
nms的cpp實現
非極大值抑制（NMS）
非極大值抑制 nms 非極大值抑制顧名思義就是抑制不是極大值的元素，搜尋區域性的極大值。這個區域性代表的是乙個鄰域，鄰域有兩個引數可變，一是鄰域的維數，二是鄰域的大小。這裡不討論通用的nms演算法，而是用於在目標檢測中用於提取分數最高的視窗的。例如在行人檢測中，滑動視窗經提取特徵，經分類器分類識別後...
非極大值抑制（NMS）
非極大值抑制 nms 非極大值抑制顧名思義就是抑制不是極大值的元素，搜尋區域性的極大值。這個區域性代表的是乙個鄰域，鄰域有兩個引數可變，一是鄰域的維數，二是鄰域的大小。這裡不討論通用的nms演算法，而是用於在目標檢測中用於提取分數最高的視窗的。例如在行人檢測中，滑動視窗經提取特徵，經分類器分類識別後...
NMS 非極大值抑制
nms non maximum suppression 中文名非極大值抑制，在很多計算機視覺任務中都有廣泛應用，如 邊緣檢測 目標檢測等。這裡主要以人臉檢測中的應用為例，來說明nms，並給出matlab示例程式。人臉檢測的一些概念 1 絕大部分人臉檢測器的核心是分類器，即給定乙個尺寸固定，分類器判斷...