极大值

使用随机森林实现目标检测

核心实现思路滑动窗口策略：在图像上滑动固定大小的窗口，对每个窗口进行分类多维特征提取：结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类：训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化：使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性

司南锤·2025-06-27 02:43

opencv学习——霍夫变换原理

，感觉自己只是会调用函数，并不清楚原理，所以写这篇记录一下霍夫变换中心思想是通过坐标变换来检测直线，后来经过改进，就可以检测椭圆等将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点累计的结果找到一个极大值对应的解

zqnnn·2025-06-24 18:00

Python与C++检测框过滤差异分析

检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法，其数学表达式为：NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append

马里马里奥-·2025-06-24 15:43

【目标检测02】非极大值抑制 NMS

而另一种方案是使用非极大值抑制NMS。NMS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。这里IoU的阈值是超参数，需要提前设置。2.原

贝与贝·2025-06-21 06:27

SAM分割一切-使用SAM自动生成对象掩码示例

然后，过滤蒙版的质量，并使用非极大值抑制进行重复数据删除。其他选项允许进一步提高蒙版的质量和数量，例

暖季啊·2025-06-18 17:51

YOLOv2 中非极大值抑制（NMS）机制详解与实现

定义：NMS（非极大值抑制）是一种目标检测中的后处理技术，用于去除重复预测的边界框，保留置信度最高且不重叠的边界框。

要努力啊啊啊·2025-06-14 23:46

YOLOv1 技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节

YOLOv1技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中，模型往往会输出多个边界框（boundingbox），其中很多是针对同一物体的重复预测。

要努力啊啊啊·2025-06-14 03:09

Transformer目标检测 | DETR论文解读

与传统目标检测算法不同的是，DETR将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题，采用基于集合的全局损失通过二分匹配实现一对一的预测输出，不需要非极大值抑制（NMS）和手工设计Anchor这些操作

DeepDriving·2025-05-31 17:04

目标检测领域最新突破：2025年你必须掌握的5大创新方向！附教程！

关键概念：IoU（交并比）、NMS（非极大值抑制）、Anchor机制。损失函数：分类损失（Cross-Entropy）、回归损失（SmoothL1、GIoU）。必学经典模型：Two-Stage

学算法的程霖·2025-05-31 12:26

Transformer 架构在目标检测中的应用：YOLO 系列模型解析

模型概述二、YOLO模型的核心架构（一）主干网络（二）颈部结构（三）头部结构三、YOLO模型的工作原理（一）输入图像预处理（二）特征提取与融合（三）边界框预测与类别分类（四）损失函数计算与优化（五）非极大值抑制

水花花花花花·2025-05-31 08:04

优化算法的挑战：全局最小值与局部最小值

然而，由于极小值、极大值、平台和鞍部的存在，我们经常陷入局部最小值或卡在鞍部，难以达到全局最优。本文将探讨如何应对这些挑战，并讨论学习率调整的重要性。

多行不易·2025-05-18 00:37

RT-DETR实时端到端目标检测器

这项工作首次实现了在实时目标检测任务中不依赖于后处理（如非极大值抑制NMS）的端到端检测器。RT-DETR的主要特点包括：实时性能：RT-DETR能够在保持高准确性的同时，实现实时的检测速度。

SUST小生·2025-05-17 18:27

OpenCV中Canny、Sobel和Laplacian边界检测算法原理和使用示例

以下是OpenCV中几种常见的边缘检测算法及其原理、使用方法：一、Canny边缘检测（最常用）原理：Canny是一种多阶段边缘检测算法，步骤如下：高斯滤波（降噪）计算梯度（Sobel算子）非极大值抑制（

点云SLAM·2025-05-16 21:29

每天五分钟机器学习：拉格朗日对偶函数

数学表达原始问题建模拉格朗日函数构造此时的目标就是：先假设w为常数，让拉格朗日函数对橙子变量λ求极大值，消掉λ之后，在对λ求极小值。为什么这样求呢？这是因为这样求和原问题有相同的解。

每天五分钟玩转人工智能·2025-05-11 13:03

计算机视觉、目标检测、视频分析的过去和未来：目标检测从入门到精通 ------ YOLOv8 到多模态大模型处理视觉基础任务

模型评估和模型微调步骤6：模型测试步骤7：模型部署常见问题目标检测入门什么是目标检测目标检测算法的分类一阶段算法：YOLO算法的一般架构目标检测的重要概念：anchor锚框目标检测的重要概念：NMS非极大值抑制

shiter·2025-05-06 15:01

【人工智能】博弈搜索（极小极大值、α-β剪枝）

1.极小极大值算法人工智能中“博弈”通常专指博弈论专家们称为有完整信息的、确定性的、轮流行动的、两个游戏者的零和游戏（如国际象棋)。

zjx...·2025-04-25 08:23

day33和day34图像处理OpenCV

文章目录一、图像预处理12图像梯度处理12.3Sobel算子12.4Laplacian算子1.原理：2.语法：13图像边缘检测思路13.1高斯滤波去噪点13.2计算图像的梯度与方向13.3非极大值抑制13.4

zhuyixiangyyds·2025-04-22 13:33

day29 学习笔记

文章目录前言一、图像梯度处理二、图像边缘检测1.高斯滤波2.计算图像梯度与方向（一）Sobel算子（二）Laplacian算子（三）非极大值抑制（四）双阈值筛选（五）API实现三、图像轮廓1.寻找轮廓2

豆豆·2025-04-20 10:30

经典的YOLOv3和YOLOV5算法详解及代码复现

YOLO的一个关键创新是使用非极大值抑制(NMS)算法

清风AI·2025-04-19 12:29

实验7-2-3 求矩阵的局部极大值

#includeintmain(){intm,n;scanf("%d%d",&m,&n);inta[m+1][n+1];//编号从1开始for(inti=1;ia[i-1][j]&&a[i][j]>a[i+1][j]&&a[i][j]>a[i][j-1]&&a[i][j]>a[i][j+1]){printf("%d%d%d\n",a[i][j],i,j);you=1;}}}if(you==0){p

范德蒙蒙·2025-03-22 18:46

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。

Lunar*·2025-03-14 15:11

python学智能算法（七）|KNN邻近算法

引言前述学习进程中，已经了解了一些非常经典的智能算法，相关文章包括且不限于：python学智能算法（三）|模拟退火算法：深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法（四）|遗传算法：原理认识和极大值分析

西猫雷婶·2025-03-13 14:13

Opencv Canny边缘检测

边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤：使用高斯滤波，以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测，以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测

noruta·2025-03-03 13:54

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制

IT古董·2025-02-19 16:12

LeetCode刷题之——滑动窗口

初始化while（扩张条件）{while（收缩条件）{FindTarget（）//收缩时一般求极小值start++//收缩，有可能是++，也有可能是跳跃式移动}FindTarget（）//扩张时一般求极大值

阳天_·2025-02-15 20:32

十八、计算机视觉-canny边缘检测

文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波（GaussianSmoothing）2.梯度计算（GradientCalculation）3.非极大值抑制（Non-maximumSuppression

云峰天际·2025-02-08 19:01

【漫话机器学习系列】054.极值（Extrema）

分类局部极大值（LocalMaximum）：若在点x=a附近存在某邻域，使得对任意x在该邻域内，满足f(x)≤

IT古董·2025-02-04 11:13

计算机视觉目标检测-DETR网络

它通过将目标检测建模为集合预测问题，摒弃了锚框设计和非极大值抑制（NMS）等复杂后处理步骤。DETR使用卷积神经网络提取图像特征，并将其通过位置编码转换为输入序列，送入Tra

next_travel·2025-01-27 06:47

2023-简单点-非极大值抑制NMS

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）是一种在目标检测中常用的后处理技术。NMS能够抑制那些与真实目标重叠较大的冗余检测框，留下最好的一个。

万物琴弦光锥之外·2025-01-25 21:01

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

然而，我们观察到YOLO的速度和准确性受到非极大值抑制（NMS）的负面影响。最近，基于Transformer的端

YOLO大师·2025-01-22 05:14

线段检测：Towards Light-weight and Real-time Line Segment Detection Towards Light-weight and Real【方法解读】

智维探境·2024-08-30 15:30

局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营

损失没有办法再下降，也许是因为收敛在了临界点，临界点包括局部极小值，局部极大值和鞍点（梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值（localmaximum）的点）2，如果一个点的梯度接近于0，

千740·2024-08-27 09:23

二维数组求矩阵的局部极大值

答案：#includeintmain(){intm,n,i,j;scanf("%d%d",&m,&n);inta[m][n];for(i=0;ia[i][j+1]&&a[i][j]>a[i][j-1]&&a[i][j]>a[i-1][j]&&a[i][j]>a[i+1][j]){printf("%d%d%d\n",a[i][j],i+1,j+1);fact=1;}}if(fact==0)print

天地过客1124·2024-03-02 15:33

目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解（优化版--下）

**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:06

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07 Local feature-Blob detection

2高斯偏导模版求边缘做卷积3高斯二阶导=拉普拉斯看哪个信号能产生最大响应高斯二阶模版检测尺度（用二阶过零点检测边缘）高斯二阶导有两个参数：方差和窗宽最后图表示当信号与高斯滤波核能匹配的时候，能产生一个极大值准备一堆模版上去卷积

量子-Alex·2024-02-14 08:20

《人机博弈》摘录（六）搜索引擎

Alpha剪枝，父节点取极大值，剪除已确认较小的子节点。Beta剪枝，父节点取极小值，剪除已确认较大的节点。实验数据表明负极大值算法不适合alpha-beta搜索。效率比极大极小值算法低。

不会游的海鸥·2024-02-09 21:06

Java + 最短路 Floyd 算法模板

Java+最短路Floyd算法模板publicclassFloyd{publicvoidfloyd(intn){//极大值，代表路不通intinf=n+1;int[][]path=newint[n][n

专注如一·2024-02-03 13:28

回家路上

所以说起来，归程路上那甜甜蜜蜜的安定，粘粘腻腻的欢喜，反而成了旅行心情函数里的一个极大值。——树绿色格子的棉质床单，灰蓝色花边的荞麦皮枕头，断了一只脚的

闲多円·2024-02-01 21:08

Canny边缘检测算法(python 实现）

保留了每个像素点上梯度强度的极大值，而删掉其他的值。对于每个像素点，进行如下操作：4应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界。

潇洒哥611·2024-02-01 03:31

C语言学习日记—— 一维数组的定义和引用

文章目录目录文章目录前言一、一维数组的定义和引用1.1一维数组的定义1.2一维数组元素的引用1.3一维数组的初始化二、一维数组的应用举例2.1.求数组元素和2.2.求数组元素极大值和次大值2.3.斐波那契数列

LanUU123·2024-01-31 23:10

极值点、驻点、拐点的区别-----专升本

一、定义不同1、极值点：若f(a)是函数f(x)的极大值或极小值，则a为函数f(x)的极值点，极大值点与极小值点统称为极值点。极值点是函数图像的某段子区间内上极大值或者极小值点的横坐标。

辣椒酱.·2024-01-27 03:33

深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制

一、参考资料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Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)二

花花少年·2024-01-24 10:48

目标检测基础-RCNN系列模型

开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下：目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制（NMS）Bounding-boxregressionRCNN

Hzt_dreamer·2024-01-23 07:38

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化

Debroon·2024-01-22 08:07

【Python 数据分析】描述性统计：平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值、中位数、百分位数、用箱型图表示分位数

目录简述/前言1.平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值2.中位数3.百分位数4.用箱型图表示分位数简述/前言前面讲了数据分析中的第一步：数据预处理，下面就是数据分析的其中一个重头戏：描述性统计，

小邓在森林·2024-01-21 07:28

从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现

本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出

CVAIDL·2024-01-19 08:22

第十七周周报

文章目录摘要目标检测锚框交并比NMS非极大值抑制输出文献阅读：SMPL:ASkinnedMulti-PersonLinearModelIntroductionRelatedWorkModelFormulationTraining

Joy_moon·2024-01-17 15:42

signal.find_peaks寻峰原理

它的基本原理是识别局部极大值点，这些点的特征是在一定范围内比相邻的样本都要高。

故障诊断与python学习·2024-01-16 15:26

三次样条插值拟合离散振动信号包络线

=(1:500);y=fault_data(:,1);%其中可对数字1更换来处理不同信号类型y=y(1:500,:)';%%findpeaks求极值点[~,indmax]=findpeaks(y);%极大值

Away43567·2024-01-15 23:39

132基于matlab的采集信号模极大值以及李氏指数计算

基于matlab的采集信号模极大值以及李氏指数计算，1)计算信号的小波变换。2)求出模极大曲线。3)计算其中两个奇异点的Lipschitz指数，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-14 13:49

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