NMS非极大值抑制

NMS非极大值抑制的功能：

筛选出一定区域内、属于同一种类、得分最大的框。

每个grid cell包含2个bounding box（每个bounding box包含4个box位置坐标和1个box置信度） 和20个类别的条件概率。

将box置信度和20个类别的条件概率分别相乘，得到一个全概率（20*1）。

因此每个bounding box有一个全概率，1个grid cell有2个全概率，总共输出有7*7*2=98个全概率

 此图摘自：YOLOv1 前向推断后处理——NMS非极大值抑制_我的博客-CSDN博客

NMS的实现过程：

输出的大小为：[batch_size , all_anchors ,4+1+num_classes ]

第一个维度是图片的数量。
第二个维度是所有的预测框。
第三个维度是所有的预测框的预测结果:x,y,w,h,confidence,类别概率。

非极大抑制的执行过程如下所示：
1、对所有图片进行循环。
2、找出该图片中得分大于门限函数的框。在进行重合框筛选前就进行得分的筛选可以大幅度减少框的数量。

假设第一个类是狗，我们设一个阈值0.2，所有小于0.2的全设为0。

将所有全概率按狗的全概率重新按大到小进行排序。

非极大值抑制将多余的bounding box也设为0。

3、判断第2步中获得的框的种类与得分。取出预测结果中框的位置与之进行堆叠。此时最后一维度里面的内容由5+num_classes变成了4+1+2，四个参数代表框的位置，一个参数代表预测框是否包含物体，2分别代表种类的置信度和种类。

最左边的最大的bounding box和后面的bounding box分别计算ioU，设ioU阈值为0.5，如果ioU>0.5就将小的bounding box设为0，重合度大的剔除。

4、上一轮结束后，将第二大的bounding box分别和后面的计算，以此类推。

狗这一类结束后，重复操作猫类，飞机类等等，以上为NMS。

5、经过处理后，98个bounding box中有很多概率为0的类，分别对每个bounding box取最大值，如果最大值也是0就跳过这个bounding box，如果最大值大于0就记下这个概率以及对应的类，然后将这个bounding box中的(x,y,w,h)进行绘框，在框上写上刚刚记下的概率和类，对98个bounding box重复以上操作，至此前向推断完成。

 

def non_max_suppression(self, prediction, num_classes, input_shape, image_shape, letterbox_image, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4):
    #----------------------------------------------------------#
    #   将预测结果的格式转换成左上角右下角的格式。
    
    #将原本框为中心点，宽高转化为左上角，右下角
    #   prediction  [batch_size, num_anchors, 85]
    #----------------------------------------------------------#
    box_corner = prediction.new(prediction.shape)
    #中心-宽高/2
    box_corner[:, :, 0] = prediction[:, :, 0] - prediction[:, :, 2] / 2 
    box_corner[:, :, 1] = prediction[:, :, 1] - prediction[:, :, 3] / 2
    #中心+宽高/2
    box_corner[:, :, 2] = prediction[:, :, 0] + prediction[:, :, 2] / 2
    box_corner[:, :, 3] = prediction[:, :, 1] + prediction[:, :, 3] / 2
    prediction[:, :, :4] = box_corner[:, :, :4]

    output = [None for _ in range(len(prediction))]
    for i, image_pred in enumerate(prediction):
        #----------------------------------------------------------#
        #   对种类预测部分取max。
        #   class_conf  [num_anchors, 1]    种类置信度
        #   class_pred  [num_anchors, 1]    种类
        #----------------------------------------------------------#
        class_conf, class_pred = torch.max(image_pred[:, 5:5 + num_classes], 1, keepdim=True)

        #----------------------------------------------------------#
        #   利用置信度进行第一轮筛选
        #----------------------------------------------------------#
        conf_mask = (image_pred[:, 4] * class_conf[:, 0] >= conf_thres).squeeze()

        #----------------------------------------------------------#
        #   根据置信度进行预测结果的筛选
        #----------------------------------------------------------#
        image_pred = image_pred[conf_mask]
        class_conf = class_conf[conf_mask]
        class_pred = class_pred[conf_mask]
        if not image_pred.size(0):
            continue
        #-------------------------------------------------------------------------#
        #   detections  [num_anchors, 7]
        #   7的内容为：x1, y1, x2, y2, obj_conf, class_conf, class_pred
        #-------------------------------------------------------------------------#
        detections = torch.cat((image_pred[:, :5], class_conf.float(), class_pred.float()), 1)

        #------------------------------------------#
        #   获得预测结果中包含的所有种类
        #------------------------------------------#
        unique_labels = detections[:, -1].cpu().unique()

        if prediction.is_cuda:
            unique_labels = unique_labels.cuda()
            detections = detections.cuda()

        for c in unique_labels:
            #------------------------------------------#
            #   获得某一类得分筛选后全部的预测结果
            #------------------------------------------#
            detections_class = detections[detections[:, -1] == c]

            # #------------------------------------------#
            # #   使用官方自带的非极大抑制会速度更快一些！
            # #------------------------------------------#
            # keep = nms(
            #     detections_class[:, :4],
            #     detections_class[:, 4] * detections_class[:, 5],
            #     nms_thres
            # )
            # max_detections = detections_class[keep]
            
            # 按照存在物体的置信度排序
            _, conf_sort_index = torch.sort(detections_class[:, 4]*detections_class[:, 5], descending=True)
            detections_class = detections_class[conf_sort_index]
            # 进行非极大抑制
            max_detections = []
            while detections_class.size(0):
                # 取出这一类置信度最高的，一步一步往下判断，判断重合程度是否大于nms_thres，如果是则去除掉
                max_detections.append(detections_class[0].unsqueeze(0))
                if len(detections_class) == 1:
                    break
                ious = self.bbox_iou(max_detections[-1], detections_class[1:])
                detections_class = detections_class[1:][ious < nms_thres]
            # 堆叠
            max_detections = torch.cat(max_detections).data
            
            # Add max detections to outputs
            output[i] = max_detections if output[i] is None else torch.cat((output[i], max_detections))
        
        if output[i] is not None:
            output[i]           = output[i].cpu().numpy()
            box_xy, box_wh      = (output[i][:, 0:2] + output[i][:, 2:4])/2, output[i][:, 2:4] - output[i][:, 0:2]
            output[i][:, :4]    = self.yolo_correct_boxes(box_xy, box_wh, input_shape, image_shape, letterbox_image)
    return output

参考：

睿智的目标检测31——非极大抑制NMS与Soft-NMS_Bubbliiiing的学习小课堂-CSDN博客

YOLOv1 前向推断后处理——NMS非极大值抑制_我的博客-CSDN博客