非极大值抑制(Non-Maximum Suppression) 目录 1. 什么是非极大值抑制 2. 为什么要用非极大值抑制 3. 如何使用非极大值抑制 4. 参考资料 ---- 1....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。
前言 什么是NMS算法呢？...即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。...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。...这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。...非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C、D、E、F。
参考博客 物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解 目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现 一、NMS（非极大抑制）概念 NMS即non maximum...suppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。...就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。...所谓非极大值抑制：先假设有6个矩形框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A非极大抑制NMS方法，继续剔除多余的框： NMS方法在这里如何运行呢？
MS即non maximum suppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。...在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等）中，最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率。...本文来通过Pytorch实现NMS算法。 如果你在做计算机视觉(特别是目标检测)，你肯定会听说过非极大值抑制(nms)。网上有很多不错的文章给出了适当的概述。...简而言之，非最大抑制使用一些启发式方法减少了输出边界框的数量，例如交叉除以并集(iou)。...但是这并不代表我们的实现没有用，因为手写代码我们完全了解了NMS的工作原理，这是本文的真正意义，总之在这篇文章中我们看到了如何在PyTorch中实现非最大抑制，这对你了解目标检测的相关知识是非常有帮助的
非极大值抑制，简称为NMS算法。是一种获取局部最大值的有效方法。在3领域中，假设一个行向量的长度为w，从左向右，由第一个到第w个和其3领域中的数值进行比对。...算法流程如下图所示。 应用范围 非极大值抑制NMS在目标检测，定位等领域是一种被广泛使用的方法。...vector& oppositePointsOut, vector scoreOut) { // 实现检测出的矩形窗口的非极大值抑制...is_suppressed[indices[i]]) // 判断窗口是否被抑制 { for (j = i + 1; j 抑制 { int x1max = max(points
前言 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）是有anchor系列目标检测的标配，如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)...当然NMS在目前最新的anchor-free目标检测算法中(CornerNet、CenterNet等)并不是必须的，对这种检测算法提升的精度也有限，但是这并不影响我们学习NMS。...NMS的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素，在目标检测中，我们经常将其用于消除多余的检测框(从左到右消除了重复的检测框，只保留当前最大confidence的检测框)： NMS有很多种变体，这里介绍最为常见的...Hard-NMS Hard-NMS就是我们传统意义上的NMS，也是最常用的NMS算法。...Soft-NMS NMS是最常用的目标检测后处理算法，但是NMS对于密集目标的检测就有小问题了，因为NMS是对其他box的iou与当前最大confidence的box的iou进行比较，如果大于一定的阈值
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。
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。...左图是人脸检测的候选框结果，每个边界框有一个置信度得分(confidence score)，如果不使用非极大值抑制，就会有多个候选框出现。...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(Non Maximum Suppression) 目标检测中，NMS被用于后期的物体边界框去除中....inds = np.where(ovr <= thresh)[0] order = order[inds + 1] return keep 参考 目标窗口检测算法...-NMS非极大值抑制 NMS——非极大值抑制
NMS (Non-Maximum Supression) NMS来 选取那些邻域里分数最高的窗口，同时抑制那些分数低的窗口 。...由 论文可见，在 Faster R-CNN 中，NMS算法被放在RPN网络的末段，用于 协助 剔除低得分的anchor： ? Note: 所有NMS算法都是在每个类内分别独立进行NMS。...NMS算法略显粗暴，直接将和得分最大的box的IOU大于某个阈值的box的 得分置零 或者 丢弃box 。...bboxs, "Before_NMS") keep = nms(bboxs, thresh) # [2, 0] draw_bbox(bboxs[keep], "After_NMS") 算法缺陷...NMS算法的 核心思想 是：在 假设 实例之间均为不重叠或低重叠的 前提 下，去除高重叠bbox。
0.5 是人为定义的阈值，也可以定义为 0.5 及以上的值 ---- 3.7 非极大值抑制 Non-max suppression 在以上介绍的对象检测的算法中，存在模型可能对同一个对象做出多次检测的状况...非极大值抑制(non-max suppression)可以确保算法对每个对象仅检测一次。...非极大值抑制算法 Non-max suppression 对于如图的对象检测，使用 的网格，在进行预测的同时，两辆车中心旁的其他网格也会认为目标对象的中心点在其中。如图绿色和黄色方框中显示。...为了清理多余或错误的检测结果，使用非极大值抑制算法 Non-max suppression 只输出概率最大的分类结果--即挑选出检测 最大的边框，而其余和该边框 IoU(交并比)很高的其他边框则会认为是在检测同一对象...非极大值抑制算法 Non-max suppression 实现细节 假设只检测汽车这一个对象，所以去掉目标标签向量中的 去掉所有 的边框，抛弃所有概率比较低的输出边界框。
而SoftNMS算法对于IoU大于阈值的边框，没有将其得分直接置0，而是降低该边框的得分，线性Soft NMS计算方法是： ?...score仅用于soft-nms操作 加权平均：Softer NMS 基本思想 来自于NMS时用到的score仅仅是分类置信度得分，不能反映Bounding box的定位精准度，既分类置信度和定位置信非正相关的...Adaptive NMS 研究背景 为了解决行人检测任务中目标过于密集的问题，本文对soft-NMS又进行了优化,提出了一种自适应的非极大值抑制（Adaptive NMS）的行人检测后处理方法，通过网络预测目标周边的密集和稀疏的程度...dM作为NMS的抑制阈值； （3）当M处于稀疏区域时（即Nm≤Nt），初始阈值Nt作为NMS的抑制阈值。...IoU分支也可以方便地集成到当前的物体检测算法中。 在整个模型的联合训练时，IoU预测分支的训练数据需要从每一批的输入图像中单独生成。
为了处理这些需要移除的重叠候选框（对同一个对象而言），我们可以对 Mean Shift 算法进行非极大值抑制。...我们是如何获得这么快的抑制时间的呢？ 继续阅读去找出答案。 在Python上的非极大值抑制方法（更快） 在我们开始之前，如果你还没有读过上周关于非极大值抑制的帖子，我建议你先看一下那个帖子。...但通过使用矢量化代码，我们能够在非极大值抑制上实现 100 倍加速！ 运行更快的非极大值抑制方法 让我们继续并研究几个例子。我们从这张照片的顶部的一个恐怖的小女孩僵尸开始： ?...图 3：在面部周围检测到6个检测框，但是通过应用快速非极大值抑制算法，我们能够正确地将检测框的数量减少到1个。...在最后一个例子中，我们可以再次看到，我们的非极大值抑制算法是正确的——即使有六个原始检测框被 HOG+线性 SVM 检测器检测到，应用非极大值抑制算法正确地抑制了其他五个检测框，给我们留下了最后的检测结果
在众多的细节处理中，先来介绍非极大值抑制、回归损失函数这2个问题。本文主要介绍秘籍二：非极大值抑制与回归损失的优化之路。 秘籍二....非极大值抑制与回归损失优化之路 当前的物体检测算法为了保证召回率，对于同一个真实物体往往会有多于1个的候选框输出。...一起来看攻克目标检测难点秘籍二：非极大值抑制和回归损失优化之路。...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。 ? 非极大值抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的边框，这里的抑制通常是直接去掉冗余的边框。这个过程涉及以下两个量化指标。...Soft-NMS算法是一种更加通用的非最大抑制算法。 缺点： Soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。
强光抑制算法研究 强光抑制功能 在夜间由于视线问题，视野范围大大减少，醉酒驾车、闯红灯问题时有发生，如何减少交通事故的发生，道路监控在这方面有着很大的帮助。...强光抑制功能对比 强光抑制算法研究 在收费站、停车场等路口区域，夜晚车灯开启后，要获取更好的车辆信息，就需要对强光抑制。...夜间明亮区域会曝光过度，较暗的区域会曝光不足，整幅图像在一个较窄的动态范围内，强光抑制算法是采用 DSP 技术，把强光部分弱化，使暗光部分变亮，达到光线平衡。...一个好的强光抑制滤波处理芯片关键部分是强光抑制处理算法，常用的强光抑制处理算法有，背光补偿方式，白峰反转方式和扩展动态范围方式。...线性扩展算法进行强光抑制 韦伯(Weber)定律指出人们能够觉察到的光强度差别与背景光强度有关，举个例子说明这种关系，在亮度较强的屋子里点一根蜡烛，几乎发现不了蜡烛的存在；若将这根蜡烛移到黑暗的屋子里面
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测4：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字...5.非极大值抑制NMS 在实际的目标检测过程中，不管是用什么方式获取候选区域，都会存在一个通用的问题，那就是网络对同一个目标可能会进行多次检测。这也就导致对于同一个物体，会产生多个预测框。...非极大值抑制的做法是，选出某个类别得分最高的预测框，然后看哪些预测框跟它的IoU大于阈值，就把这些预测框给丢弃掉。...非极大值抑制的具体实现代码如下面的nms函数的定义。...，其实现原理与非极大值抑制相同，区别在于需要对每个类别都做非极大值抑制，实现代码如下面的multiclass_nms所示。
目标框加权融合- 简介 在之前的文档中我们有介绍 的原理和代码，今天我们来看一个在多个模型进行目标检测中对于目标候选框筛选性能更好的一种算法—— ，简称 。...简单来说， 算法首先将所有边界框按照置信度分数的递减顺序进行排序；然后生成另一个可能的框“融合”(组合)列表，并尝试检查这些融合是否与原始框匹配；最后使用一个公式来调整坐标和框列表中所有框的置信度分数...图 的详细算法步骤如下： 1、建立两个链表 和 ，其中 中储存的是多个模型预测出来的每一个 ，然后对 中的 进行降序排列得到 。
非极大值抑制 8. Anchor Boxes 9. YOLO 算法 10. 候选区域 作业 参考： 吴恩达视频课 深度学习笔记 1. 目标定位 定位分类问题： ?...非极大值抑制 算法可能对同一个对象做出多次检测。非极大值抑制确保算法对每个对象只检测一次。 非极大值抑制，非最大值意味着你只输出概率最大的分类结果，抑制很接近，但不是最大的其他预测结果 ?...事实证明，正确的做法是独立进行三次非极大值抑制，对每个输出类别都做一次 8. Anchor Boxes 你想让一个格子检测出多个对象，就是使用 anchor box 这个概念 ?...YOLO 算法 训练： ? 预测： ? 非极大值抑制： 如果使用两个anchor box，那么9个格子中任何一个都会有两个预测的边界框，其中一个的概率很低。...如果你希望检测（3种目标）行人，汽车和摩托车，那么你要做的是，对于每个类别单独运行非极大值抑制，运行三次来得到最终的预测结果。 10. 候选区域 ? ?
本文关注于使用高效的底层GPU硬件描述指令，改善VIO领域的计算机视觉算法性能。当前VIO的主要算法流程是使用图像数据进行特征提取和特征跟踪，而这两步算法非常适合并行运算。...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。...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。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
OpenCV 入门教程： Harris 角点检测 导语 Harris 角点检测是图像处理中常用的角点检测算法，用于寻找图像中的角点特征。...5 应用非极大值抑制，抑制非极大值点。 6 根据阈值筛选出角点。...响应函数参数 window_size = 3 # 窗口大小 corner_response = cv2.cornerHarris(dx2, dy2, dxy, window_size, k) # 应用非极大值抑制...然后，通过计算响应函数值来确定角点位置，并使用非极大值抑制来抑制非极大值点。最后，根据阈值筛选出角点，并在图像上标记角点位置。...你学会了将图像转换为灰度图像、计算图像的梯度、计算二阶矩阵、计算响应函数值、应用非极大值抑制和筛选角点的方法。
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