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object detection中的非极大值抑制(NMS)算法

一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。...这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。...Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式.选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中.通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除.重复这个过程...其中用到排序,可以按照右下角的坐标排序或者面积排序,也可以是通过SVM等分类器得到的得分或概率,R-CNN中就是按得分进行的排序.下面用一个具体例子来说明。 ?...(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。 就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。

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腾讯新研究：看血条就能检测、识别王者荣耀里的英雄

因此，在这一特定任务中，两步算法的效果要优于一步算法。 此外，做出这种选择还有一个原因：研究者拥有一组仅标注了自己英雄的游戏视频。...图 2：原始视频帧及其对应的匹配图像。 从图 2 可以发现，对于每个血条，匹配图像的相应位置都有一个局部极大值。...如此看来，只要找到匹配图像中的这些局部极大值，我们就能检测出血条。 研究者在这些匹配图像上使用具有适当半径的最大值滤波器（maximum filter）。图 2(c) 为最大值滤波器处理之后的图像。...显然，四个局部极大值的位置对应四个血条。 研究者对匹配图像和最大值图像进行逐像素对比。两幅图像相同位置的像素值相等表示局部极大像素。...本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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手把手教你EMD算法原理与Python实现(更新)

算法过程分析 筛选（Sifting） 求极值点 通过Find Peaks算法获取信号序列的全部极大值和极小值 拟合包络曲线 通过信号序列的极大值和极小值组，经过三次样条插值法获得两条光滑的波峰/波谷拟合曲线...2）在任意时刻，由局部极大值点形成的上包络线和由局部极小值点形成的下包络线的平均值为零，即上、下包络线相对于时间轴局部对称。...IMF 1 获得的第一个满足IMF条件的中间信号即为原始信号的第一个本征模函数分量IMF 1（由原数据减去包络平均后的新数据，若还存在负的局部极大值和正的局部极小值，说明这还不是一个本征模函数，需要继续进行...在这个假设 基础上，复杂信号 的EMD分解步骤如下： 步骤1： 寻找信号 全部极值点，通过三次样条曲线将局部极大值点连成上包络线，将局部极小值点连成下包络线。上、下包络线包含所有的数据点。...用原信号减去平均包络线即为所获得的新信号，若新信号中还存在负的局部极大值和正的局部极小值，说明这还不是一个本征模函数，需要继续进行“筛选”。 ?

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手把手教你EMD算法原理与Python实现

算法过程分析 筛选（Sifting） 求极值点 通过Find Peaks算法获取信号序列的全部极大值和极小值 拟合包络曲线 通过信号序列的极大值和极小值组，经过三次样条插值法获得两条光滑的波峰/波谷拟合曲线...2）在任意时刻，由局部极大值点形成的上包络线和由局部极小值点形成的下包络线的平均值为零，即上、下包络线相对于时间轴局部对称。...IMF 1 获得的第一个满足IMF条件的中间信号即为原始信号的第一个本征模函数分量IMF 1（由原数据减去包络平均后的新数据，若还存在负的局部极大值和正的局部极小值，说明这还不是一个本征模函数，需要继续进行...在这个假设 基础上，复杂信号的EMD分解步骤如下： 步骤1： 寻找信号 全部极值点，通过三次样条曲线将局部极大值点连成上包络线，将局部极小值点连成下包络线。上、下包络线包含所有的数据点。...用原信号减去平均包络线即为所获得的新信号，若新信号中还存在负的局部极大值和正的局部极小值，说明这还不是一个本征模函数，需要继续进行“筛选”。 ?

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Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一)

以RGB格式的彩图为例，通常灰度化采用的方法主要有： 方法1：Gray=(R+G+B)/3; 方法2：Gray=0.299R+0.587G+0.114B;（这种参数考虑到了人眼的生理特点） 注意1...在Canny算法中，非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上是指寻找像素点局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，这样可以剔除掉一大部分非边缘的点（这是本人的理解）。...因此，判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。如果经过判断，C点灰度值小于这两个点中的任一个，那就说明C点不是局部极大值，那么则可以排除C点为边缘。...这就是非极大值抑制的工作原理。 作者认为，在理解的过程中需要注意以下两点： 1）中非最大抑制是回答这样一个问题：“当前的梯度值在梯度方向上是一个局部最大值吗？”...完成非极大值抑制后，会得到一个二值图像，非边缘的点灰度值均为0，可能为边缘的局部灰度极大值点可设置其灰度为128。

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极小极大问题与博弈论入门

1994 年纳什获得了诺贝尔经济学奖。他提出的著名的纳什均衡概念在非合作博弈理论中起着核心作用。 # 先解几个博弈论中基本概念： 局中人：在一场竞赛或博弈中，每一个有决策权的参与者成为一个局中人。...,xn）对任意的一组不全为零的实数c1,c2,...,cn都有f(c1,c2,...,cn)>=0。反之，如果f(c1,c2,...,cn)<0，则就是半负定矩阵。 不定矩阵：若设A是实对称矩阵。...在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。在矩阵中，一个数在所在行中是最小值，在所在列中是最大值，则被称为鞍点。...而且这个期望值也是每个局中人能指望从博弈的一局中得到的最优支付。因此，这些混合策略时两个局中人所用的最优策略。 极小极大值理论在冯.诺依曼证明极小极大值之前，有多位数学家做出贡献。...1994年J.Nash纳什和J.Harsanyi与R.Selten分享了诺贝尔经济学纪念奖。

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玩王者荣耀用不好英雄？两阶段算法帮你精准推荐精彩视频

通常，基于神经网络的目标检测与识别有两种流行算法。一是两阶段算法（two-stage algorithms）：首先检测图像中的对象，并获得每个对象的边界框，然后识别各个边界框以获得对象类别。...基于卷积神经网络的典型两阶段算法包括R-CNN、SPP Net、Fast R-CNN、Mask R-CNN等。...图2（b）相应的匹配图像 ? 图2（c）匹配图像的局部极大值 在图2（a）中，存在四个血条，在图2（b）中可以找到相对应位置。用恰当半径的极大值过滤器过滤匹配图像，则获得图2（c）。...（2）非极大值抑制 英雄血条形状接近矩形，在模板匹配中，水平偏移不会显著减少匹配响应（因为模板水平线上的大多像素仍可以匹配图像中的真实血条像素）。...为了避免相同血条出现多个检测结果，我们引入了非极大值抑制。在模板匹配阶段已经获得分值最高的前20个像素，我们按分值降序排序。

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End-to-end people detection in crowded scenes

我们的系统采用一幅图像作为输入，并直接输出一组不同的检测假设。因为我们联合生成预测，所以不需要诸如非极大值抑制的公共后处理步骤。...这种能够直接输出预测的端到端方法将优于首先生成一组边界框，用分类器评估它们，然后对过完备检测集合执行某种形式的合并或非极大值抑制的方法。...本文的技术贡献是一组针对对象集的新的损失函数，同时结合了定位和检测的要素。 另一技术贡献是展示了可以成功地利用LSTM单元链来将图像内容解码为可变长度的相干实值输出。...例如，Faster R-CNN [16]学习类独立的建议，随后用CNN分类。 像Faster R-CNN那样，我们从图像中提出了一组边界框，但是不同的是这些预测直接对应于对象实例，并且不需要后处理。...我们观察到，对于Faster R-CNN，非极大值抑制（NMS）的最佳水平对于获得良好的性能是至关重要的。我们比较由参数τ∈[0,1]控制的三个级别的NMS。

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目标检测涨点小Trick | 回顾Proposal-Based目标检测，启发小改NMS即可带来涨点

本文重新审查了在图像中检测目标的管道。对于任何目标检测器，获得的边界框Proposals或查询需要分类并回归到真实边界框。...无论选择Backbone、阶段数量还是优化，所有这些工作都获得了一组Proposals框、网格框或查询。...给定一组Proposal框及其已识别的交集，作者可以用并运算符替换非极大值抑制，其中作者识别出所有在同一区域内的Proposal框的并集，作为最终的目标检测。...为了通过基于交点的分组获得最终的物体检测输出，作者需要对Proposal进行排序和聚类，类似于非极大值抑制。而不是只保留顶部的BBox，作者取同一聚类中所有回归交点的并集作为输出。...在作者的方法中，在交点回归阶段之后，作者对Proposal进行了类似于非极大值抑制的排序和分组。

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基于生长的棋盘格角点检测方法--（2）代码详解（上）

上一篇介绍了基于生长的棋盘格角点检测方法的大概原理，详见：基于生长的棋盘格角点检测方法–（1）原理介绍 本文进一步从代码解读角度出发，更深入地理解工程中是如何实现的。...本文中用到的代码可以从以下链接下载 http://www.cvlibs.net/software/libcbdetect/ 这里我把代码中主要的函数提取出来作为算法骨架，这样比较好和论文对应，可以帮助读者在茫茫代码中抓住重点...（可以是多个）自然图像中找到棋盘中每个角点的位置。...首先利用自定义的模板来突出角点，效果类似于显著性检测。然后用非极大值抑制算法来获得极大值候选点。...bin_num)),bin_num-1),0)+1; angle_hist(bin) = angle_hist(bin)+vec_weight(i); 然后用meanshift方法来寻找该直方图的局部极大值

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图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数

在Canny算法中，非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上是指寻找像素点局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，这样可以剔除掉一大部分非边缘的点（这是本人的理解）。...图1中蓝色的线条方向为C点的梯度方向，这样就可以确定其局部的最大值肯定分布在这条线上，也即出了C点外，梯度方向的交点dTmp1和dTmp2这两个点的值也可能会是局部最大值。...因此，判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。如果经过判断，C点灰度值小于这两个点中的任一个，那就说明C点不是局部极大值，那么则可以排除C点为边缘。...这就是非极大值抑制的工作原理。         作者认为，在理解的过程中需要注意以下两点：         1）中非最大抑制是回答这样一个问题：“当前的梯度值在梯度方向上是一个局部最大值吗？”...完成非极大值抑制后，会得到一个二值图像，非边缘的点灰度值均为0，可能为边缘的局部灰度极大值点可设置其灰度为128。

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编程小白 | 每日一练（159）

但是这种人…万中无一” ——包租婆 这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？...例159：给定M行N列的整数矩阵A，如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素，那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值。本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置。...输入格式： 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N（3≤M,N≤20）；最后M行，每行给出A在该行的N个元素的值。数字间以空格分隔。...输出格式： 每行按照“元素值 行号 列号”的格式输出一个局部极大值，其中行、列编号从1开始。要求按照行号递增输出；若同行有超过1个局部极大值，则该行按列号递增输出。...若没有局部极大值，则输出“None 总行数 总列数”。

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·非极大值抑制解析

什么是非极大值抑制 非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。...非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。 2....为什么要用非极大值抑制 以目标检测为例：目标检测的过程中在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间可能会有重叠，此时我们需要利用非极大值抑制找到最佳的目标边界框，消除冗余的边界框。...右图是使用非极大值抑制之后的结果，符合我们人脸检测的预期结果。 3. 如何使用非极大值抑制 前提：目标边界框列表及其对应的置信度得分列表，设定阈值，阈值用来删除重叠较大的边界框。...非极大值抑制的流程如下： 根据置信度得分进行排序 选择置信度最高的比边界框添加到最终输出列表中，将其从边界框列表中删除 计算所有边界框的面积 计算置信度最高的边界框与其它候选框的IoU

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基于分水岭算法的图像分割-Matlab版本

注意：可能存在一个最小值面，该平面内的都是极小值点。 2）盆地的其它位置点，该位置滴的水滴会汇聚到局部最小点。...从下图可以直观理解一下，首先这三块区域都含有极小值点 然后逐渐填充就能获得分水岭（即分界线） 得到分界线就能完成图像分割 代码实现 clear, close all; clc; %1.读取图像并求取图像的边界...se = strel('disk', 20);%圆形结构元素,STREL('disk',R,N),R is the specified radius, When N is greater than 0,...fgm = imregionalmax(Iobrcbr);%局部极大值 figure; imshow(fgm), %显示重建后局部极大值图像,figure5 title('Regional maxima...of opening-closing by reconstruction (fgm)') I2 = I; %前景标记图与原图叠加 I2(fgm) = 255;%局部极大值处像素值设为255 figure

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从SUMO的输出文件中获得队列转移矩阵

1.首先来看一下dump文件 在仿真配置文件中的output部分加入下面这样的语句，就会生成dump文件 " /> </...lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码，从dump...文件生成的csv文件中截取了需要的字段，同时做了一些数据清理工作。...原因是转移矩阵要求在excel中展现，而且之前有写过vba程序，所以这里python只是做一个数据清洗，毕竟几百万条的记录，直接用excel处理，电脑就挂了。...4.excelVBA生成矩阵 把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。

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开源 | 特征检测算法，速度超过FAST，在Jeston TX2上达到了1000fps，集成VIO可以达到200fps

这种设备可以使板载算法达到或者超过视频的输出频率，从而可以有更多的计算资源来获得更丰富的数据信息，并且降低了算法的延时误差。...特别是算法中的非极大值抑制和随后的特征提取是影响整体图像处理速度的主要因素。...首先，本文修正了针对gpu的特征检测的非极大值抑制问题，并提出了一种局部响应极大值检测算法，可以提取特征的同时计算特征的空间分布。...本文的第二个贡献是使用上面的非极大值抑制算法提出了一种比FAST更快的特征检测算法。经过试验本文提出的算法在特征检测和特征跟踪上的表现，均超过了现在已有的算法。...另外经过试验，将本文算法集成到VIO中，可以达到200fps的水平。 本文算法将非极大值抑制和特征检测进行融合，不仅保证特征在图像上的均匀分布，而且性能超过了现在已有的算法。

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Jacobin和Hessian矩阵

假设我们有一个二次函数(虽然实践中许多函数都是二次的，但至少在局部可以很好地用二次近似)，如果这样的函数具有零二阶导数，那就没有曲率，也就是一条完全平坦的线，仅用梯度就可以预测它的值。...在深度学习背景下，我们遇到的大多数函数的 矩阵几乎都是对称的。因为 矩阵是实对称的，我们可以将其分解成一组实特征值和一组特征向量的正交阵。在特定方向 上的二阶导数可以写成 。...当我们要最小化的函数能用二次函数很好地近似的情况下，Hessian的特征值决定了学习率的量级。二阶导数还可以用于确定一个临界点是否是局部极大值点、局部极小值点或鞍点。回想一下，在临界点处 。...在临界点处 ，我们通过检测Hessian的特征值来判断该临界点是一个局部极大值、局部极小值还是鞍点。当Hessian是正定的(所有特征值都为正的)，则该临界点是局部极小值。...在多维情况下，实际上我们可以找到确定该点是否为鞍点的积极迹象(某些情况下)。如果Hessian的特征值中至少一个是正的且至少一个是负的，那么x是f某个横截面的局部极大点。

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《算法竞赛进阶指南》0x04 二分

} return a[l]; 在单调递增序列 a 中查找 \le x 的数中最大的一个（即 x 或 x 的前驱）： while (l < r) { int mid = (l +...r + 1) >> 1; if (a[mid] <= x) l = mid; else r = mid - 1; } return a[l];   C++ STL 中的 lower_bound...与 rmid 同时处于极大值点右侧 lmid 处于极大值点左侧， rmid 处于极大值点右侧 但是无论是哪种情况，极大值点都在 rmid 左侧，令 r=rmid 若 f(lmid...，否则在取等时，无法判断极值点的位置，就只能用爬山法了 整数域上三分 有唯一极大值点的单峰函数（严格凸函数） while (l < r) { int lmid = l + (r - l) /...现在请你把这 N 个元素排成一行，使得每个元素都小于右边与它相邻的元素。 你可以通过我们预设的 bool 函数 compare 来获得两个元素之间的大小关系。

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【Leetcode -1721.交换链表中的节点 -2058.找出临界点之间的最小和最大距离】

交换 链表正数第 k 个节点和倒数第 k 个节点的值后，返回链表的头节点（链表 从 1 开始索引）。...题目：链表中的 临界点 定义为一个 局部极大值点 或 局部极小值点 。...如果当前节点的值 严格大于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极大值点 。 如果当前节点的值 严格小于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极小值点 。...注意：节点只有在同时存在前一个节点和后一个节点的情况下，才能成为一个 局部极大值点 / 极小值点 。...注意，最后一个节点不算一个局部极大值点，因为它之后就没有节点了。

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