nms是針對基於region的目標檢測演算法提出的，經過滑動窗、selective search、rpn得到的候選框，或者inference階段得到的多個boxes會互相重疊，增加計算量，或者直接導致檢測結果差。因此需要應用nms，nms的具體步驟如下：
step1：輸入box座標和置信度，以及重疊率的閾值。
step2：把所有框按置信度排序。
step3：將其他所有boxes與待比較佇列p中置信度最高的box計算重疊率，高於閾值的box直接刪除，低於閾值的暫時保留在p中，比較完後將置信度最高的box從待比較佇列p中刪除，加入候選集合w。
step4：重複step2、step3，直至待比較隊列為空。
集合w 即為篩選後的候選框集合。
NMS 非極大抑制
因為去修改deploy.prototxt中nums threshold引數，想到研究一下nms非極大抑制，記錄一下簡單的理解。非極大抑制用在目標檢測後篩選最終結果，更精確的定位。一般分三步 1 置信度排序並選出框置信度最高的框 2 計算其他框與最高置信度框的iou，若iou大於閾值 nums thr...
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
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...