一維nms**幫助理解
# 非極大值抑制
"""3鄰域內，如果是最大的就輸出索引 且跳轉到i+2
如果不是則繼續向前爬動,直到當前的大於下乙個（且不超出列表長度）
"""a =[1
,2,2
,3,2
,1,1
,4,5
,6,6
,3,5
]len_a =
len(a)
i =1
# 開始點
maxidx =
while i < len_a -1:
if a[i]
> a[i +1]
:if a[i]
>= a[i -1]
:else
:# a[i] < a[i+1]
i +=
1# 先跳乙個格試探一下 不加也沒關係
while i < len_a -
1and a[i]
<= a[i +1]
:# 向前爬 條件位置不能互換
i +=
1if i < len_a:
# 這時候 a[i] > a[i+1] && a[i] < a[i+1]
i +=
2# 跳兩格
print
(maxidx)
可見，非極大值資料被設定為０
iou準則的nms應用 yolo場景
簡單來講，對於bbox的nms，只是把每個bbox對應的類別置信度排序後，放到上面的列表裡面去，根據置信度大小，計算相對iou，進行一維nms．如果與區域性極大置信度所對應的bbox求iou>0.5，就捨棄這個bbox，作為結果，其置信度被設定為０,否則保留當前bbox對應的類別置信度．
參考乙個ppt[3]
（１）將所有的bbox對應的類別置信度進行排序．因為yolo裡面乙個邊框對應乙個唯一的類別置信度，可以一對一對映．如下如
（２）執行nms，每次執行都有兩種情況．
a. 與被比較的區域性極大值對應的bbox iou>0.5 (這個0.5是超引數，可以調節)
b. 與被比較的區域性極大值對應的bbox iou<0.5
對於情況a,反過來把當前置信度設定為0
對於情況b,保持當前置信度不變．
下圖可見，置信度排名第二的非零bbox與排名第一的bbox之間iou＞0.5,此時反過來把這個置信度設定為０．此處要強調非零或者小於某乙個閾值，是為了減少iou計算量．如果**器本來就認為這裡沒有什麼東西，那就不需要計算iou了，置信度保持為０不變．
下圖表明把這個置信度設定為0
還是在這個鄰域裡面，下圖表明iou小於設定閾值的情況，置信度不變
（４）如果置信度大於零，就繪製bbox,否則跳過這乙個bbox!
參考[1]
[2] 影象中的nms
[3]2020.0713更新
本節給出了淺顯易懂的nms**實現，並通過yolo nms案例理解在目標檢測bbox過濾中的應用．
非極大值抑制（NMS）
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