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非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

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。 usrbinenv python# _*_ coding: utf-8 _*_ import cv2import numpy as np Non-max Suppression Algorithm @ putText(org, str(confidence), (start_x, start_y), font, font_scale, (0, 0, 0), thickness) # Run non-max suppression 参考资料https:www.pyimagesearch.com20141117non-maximum-suppression-object-detection-pythonhttp:cs.brown.edu

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非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

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。 usrbinenv python# _*_ coding: utf-8 _*_ import cv2import numpy as np Non-max Suppression Algorithm @ putText(org, str(confidence), (start_x, start_y), font, font_scale, (0, 0, 0), thickness) # Run non-max suppression 参考资料 https:www.pyimagesearch.com20141117non-maximum-suppression-object-detection-python http:cs.brown.edu

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    卷积神经网络3.6-3.9交并比非极大值抑制Anchor boxesYOLO算法

    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。

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    【计算机视觉——RCNN目标检测系列】三、IoU与非极大抑制

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