在解釋非極大值抑制前先解釋一下iou。如下圖所示iou即表示(a∩b)/(a∪b)，即ab共同的區域面積佔ab總共的面積的比例：
在rcnn網路完成到第4步（使用回歸器精修候選框）之後，獲得2000×20維矩陣表示每個建議框是某個物體類別的得分情況，此時會遇到下圖所示情況，同乙個車輛目標會被多個建議框包圍，這時需要非極大值抑制操作去除得分較低的候選框以減少重疊框。
具體怎麼做呢？
① 對2000×20維矩陣中每列按從大到小進行排序（每列每個框在20個類中的得分）；
② 從每列最大的得分建議框開始，分別與該列後面的得分建議框進行iou計算，若iou>閾值
（兩個框重複比例高於閾值，就人為用其中乙個框可以代替這兩個框）
，則剔除得分較小的建議框，否則認為影象中存在多個同一類物體；
③ 從每列次大的得分建議框開始，重複步驟②；
④ 重複步驟③直到遍歷完該列所有建議框（每列都只留1個或多個，即判別出該類或認為框的不是同一類物體,此時結果應存在多個框，不合併）；
⑤ 遍歷完2000×20維矩陣所有列，即所有物體種類都做一遍非極大值抑制（這時標同一物體的所有框都已合成乙個回歸框，它是有20分類的1列，取評分最高的為此分類結果，便完成回歸與分類）；
//⑥ 最後剔除各個類別中剩餘建議框得分少於該類別閾值的建議框，得到一該類的結果。（自己認為的不確定）
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和c 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...
非極大值抑制
參考 思想 1.將每乙個檢測框的得分值排序，得到得分值最大的檢測框，將該檢測框記錄下來 2.然後其他計算所有的檢測框與該框的iou，將iou大於閾值的檢測框去除，iou小於閾值的認為是不同的目標，則保留 3.對剩下的檢測框繼續做上述的處理 import numpy as np def py cpu ...
非極大值抑制
在進行目標檢測的時候，當多個方框都 到同乙個目標的時候，我們需要去除iou小的方框，原始碼如下 def nms boxes,threshold,method union param boxes n,9 x1,y1,x2,y2,score,offset x1,offset y1,offset x2,o...