目標檢測中的乙個演算法：
non-maximum suppression就是需要根據score矩陣和region的座標資訊，從中找到置信度比較高的bounding box。對於有重疊在一起的**框，只保留得分最高的那個。
（1）nms計算出每乙個bounding box的面積，然後根據score進行排序，把score最大的bounding box作為佇列中首個要比較的物件；
（2）計算其餘bounding box與當前最大score與box的iou，去除iou大於設定的閾值的bounding box，保留小的iou得**框；
（3）然後重複上面的過程，直至候選bounding box為空。
最終，檢測了bounding box的過程中有兩個閾值，乙個就是iou，另乙個是在過程之後，從候選的bounding box中剔除score小於閾值的bounding box。需要注意的是：non-maximum suppression一次處理乙個類別，如果有n個類別，non-maximum suppression就需要執行n次。
下面這個過程必須會，就是根據置信度去除冗餘框，原理就是重合度越高的框越可能檢測的是同乙個目標。
使用nms必須要用置信度，而置信度是根據iou來得到的。
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...