NMS(非极大值抑制)

近段时间一直在看multi-person pose estimation，在最后有一个剔除候选keypoint的过程，该过程采用的NMS方法。但我一直对NMS不理解，经过查找资料，整理出本人对NMS的理解内容，如有不对请指出。

在引进NMS概念之前我们先介绍IOU(交并比)，因为在NMS中选出框图起到至关重要的作用

1、IOU(交并比)

                          

物体检测需要定位出物体的bounding box，就像上面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。

对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，那就是定位精度评价公式：IOU。

IOU表示了bounding box 与 ground truth 的重叠度，如下图所示：

矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为：

                                                                 IOU=Area(A∩B)/Area(A∪B)

就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例:

                                                                 IOU=SI/(SA+SB-SI)

如何计算IOU（交并比）

                                

首先求出重合面积：

     选取两个矩形框左顶角的横，纵坐标的最大值，x21，y21；选取两个矩形框右下边角的横纵坐标的最小值，x12，y12;

重合面积计算：

                             inter=   

并集的面积计算：

                               b =

计算IOU：

                                  

具体实例如下：

有了IOU（交并比）的概念理解，接下来我们就进入正题，介绍NMS

2、NMS概念

NMS也即非极大值抑制。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：

所谓非极大值抑制：依靠分类器得到多个候选框，以及关于候选框中属于类别的概率值，根据分类器得到的类别分类概率做排序，具体算法流程如下：

（1）将所有框的得分排序，选中最高分及其对应的框 
（2）遍历其余的框，如果和当前最高分框的重叠面积(IOU)大于一定阈值，我们就将框删除。（为什么要删除，是因为超过设定阈值，认为两个框的里面的物体属于同一个类别，比如都属于狗这个类别。我们只需要留下一个类别的可能性框图即可。）
（3）从未处理的框中继续选一个得分最高的，重复上述过程。

举例说明：（1）（2），这里设定交并比>=0.6就删除对比框图，留下最高分的框图；对于低于阈值的框图留下，然后在剩下的框图中排序，选出置信度值高的框图，然后重复交并比比较这个过程。

（1）选出Dog这个框图

（1）选出Bike这个框图