极大值第8页

深度学习第四课——目标检测（week 3）

目录三、目标检测3.1目标定位3.2特征点检测3.3目标检测3.4卷积的滑动窗口实现3.5BoundingBox预测3.6交并比（IoU）3.7非极大值抑制3.8AnchorBoxers3.9YOLO算法

清园暖歌·2023-01-14 11:31

在yolov5源码基础上修改，只识别一种类别

萝卜一下·2023-01-14 09:09

学习记录三

边缘提取基础知识Laplacian算子Canny算子非极大值抑制双阈值算法检测（滞后阈值）基础知识梯度：是一个向量（矢量）。

玛卡巴卡的大脑袋·2023-01-13 21:15

YOLO系列入门：yolov1、yolov2、yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7

（1.3）损失函数（四部分组成）（1.4）NMS非极大值抑制（1.5）性能表现二、更快更强：yolov2（2.1）性能表现

胖墩会武术·2023-01-13 13:22

【车道线检测】霍夫变换(HoughLines)检测直线详解

霍夫变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数（比如说直线，那么就会得到直线的斜率k与常数b，圆就会得到圆心与半径等等

All_In_gzx_cc·2023-01-13 08:41

小波学习笔记——模极大值去噪

模极大值去噪算法步骤：1.对含噪信号进行尺度为,J=1,2,......,J的小波变换，并求出每个尺度上变换系数的模极大值。

乐正倩彦·2023-01-13 06:53

【从零开始学习深度学习】46. 目标检测中锚框的概念、计算方法、样本锚框标注方式及如何选取预测边界框

目录1.锚框介绍1.1生成多个锚框2.交并比--Jaccard系数3.标注训练集的锚框4.输出预测边界框---非极大值抑制方法总结1.锚框介绍在目标检测算法中通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标

阿_旭·2023-01-12 20:19

组队学习之目标检测

损失函数0总览1.1Matchingstrategy(匹配策略)：1.2小结2损失函数3Hardnegativemining:小结Task4训练与测试1模型训练2后处理2.1目标框信息解码2.2NMS非极大值抑制

尘归尘-北尘·2023-01-12 20:18

数字图像处理

Canny边缘检测1.边缘检测的梯度下降法，边缘检测和梯度下降法计算梯度大小和方向边沿检测2.非极大值抑制a.双阈值检测双阈值边界的临界尺度这个阈值可能影响到，噪音点的大小图像金字塔图像金字塔金字塔拉普拉斯的算法图像的轮廓

qq_1335857320·2023-01-12 19:02

鞍点c语言程序设计,C语言之鞍点的查找

在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。在矩阵中，一个数在所在行中是最大值，在所在列中是最小值，则被称为鞍点。在物理上要广泛一些，指在一个方向是极大值，另一个方向是极小值的点。

Rui Chu·2023-01-11 13:41

鞍点c语言算法,鞍点

在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。在矩阵中，一个数在所在行中是最大值，在所在列中是最小值，则被称为鞍点。在物理上要广泛一些，指在一个方向是极大值，另一个方向是极小值的点。

开始折腾的35·2023-01-11 13:41

论文笔记：一阶段全卷积目标检测FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

且不需要锚框，采用逐像素回归预测，多尺度特征以及center-ness三种策略，凭借非极大值抑制（NMS），实现了优于以前基于锚框的one-stage检测算法的效果。

小睿羊今天好好学习了吗·2023-01-11 11:03

FCOS:一阶全卷积目标检测论文阅读笔记

由于后处理只采用非极大值抑制(NMS)，所以FCOS比以往基于锚框的一阶检测器具有更加简单的优点。论文地址：

与光i·2023-01-11 11:02

Python实现Canny算子

算子的基本步骤：使用高斯滤波器对图像进行处理，消除噪点对边缘提取的影响使用两个对称核（sobel）计算出图像的梯度和梯度方向将梯度方向归纳为0,45,90,135四个梯度方向（之前实现的，有缺陷）对边缘强度进行非极大值抑制

WZLYJY·2023-01-11 05:58

AI作业ch5

11.对于如图1所示的博弈树，假若A在极大值层，它该选什么样的走步？2.在上题的博弈树中，用剪枝过程需要检查哪些节点？

JamSlade·2023-01-10 12:19

42. 锚框

文章导航叙述1.交并比（IoU）2.赋予锚框标号3.使用非极大值抑制（NMS）输出代码部分：1.生成以每个像素为中心的具有不同形状的锚框2.交并比函数3.将真实的边界框分给锚框4.标记类别和偏移参考：叙述

lyqstar...·2023-01-10 11:36

跟李沐学AI—pytorch锚框代码解析——3

跟李沐学AI–锚框代码解析–3非极大值抑制预测边界框当存在许多锚框时，可能会输出许多相似的具有明显重带你的预测边界框，围绕同一目标，为了简化输出，使用给非极大值抑制（non-maximumsuppression

orient2019·2023-01-10 11:30

YOLOv5-common.py文件

1.1autopad1.2Conv1.3Focus1.4Bottleneck1.5BottleneckCSP1.6C31.7SPP1.8Concat1.9Contract、Expand2.重要类2.1非极大值抑制

爱挠静香的下巴·2023-01-10 07:01

OpenCV中的Canny算子边缘检测

importcv2importnumpyasnp#边缘检测（图像梯度）#三、Candy算子#canny运算步骤：5步#1.高斯模糊-GaussianBlur#2.灰度转换-cvtColor#3.计算梯度-Sobel/Scharr#4.非极大值抑制

夏帆er·2023-01-09 22:21

OpenCV——canny算子

第三步：非极大值抑制。第四步：滞后阈值最

jmuyjl·2023-01-09 22:19

OpenCV小项目：自实现 Canny 算子

文章目录实现步骤高斯滤波一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向计算梯度计算幅值和相角非极大值抑制具体措施双阈值算法检测和连接边缘实现代码实验结果实现步骤用高斯滤波器平滑图像计算滤波后图像梯度的幅值和方向对梯度幅值应用非极大值抑制

杨戬·2023-01-09 22:49

高数【微分中值定理和导数的应用】--猴博士爱讲课

第四课《微分中值定理和导数的应用》1/3用罗尔中值定理证明等式2/3用拉格朗日中值定理证明关于f(x2)-f(x1)/[x2-x1]的不等式3/3求极值与最值求函数f(x)=4x3−12x2+9x的极大值

mwcxz·2023-01-09 22:14

基于深度卷积神经网络的遥感影像车辆检测--厦门大学毕业论文

训练完成的深度卷积神经网络将识别所有的车辆检测窗口，结合非极大值抑制对识别结果做过滤得到最终的车辆检测结果。本文提出一种先在遥感图像中提取道路感兴趣区域再在这个道路感兴趣区域上执行车

Kun Li·2023-01-06 10:33

图片处理二--使用OpenCV库实现图片膨胀腐蚀

寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。腐蚀和膨胀都是针对白色部分（高亮部分）而言的2.二值化处理首先，在讲膨胀腐蚀之前，先来看一下如何实现图片二值化。

首展噼里啪啦前端团队·2023-01-06 10:55

【YOLO系列】搞懂YOLOv1 ~ YOLOv3 各个指标参数分析，一篇就够

两阶段)：Faster-rcnnMask-Rcnn系列one-stage(单阶段)：YOLO系列指标分析map指标：精度：召回率：置信度IOUYOLO-V1核心思想网络架构每个数字的含义损失函数NMS(非极大值抑制

零碎@流年絮语·2023-01-05 14:49

YOLO v5 代码精读（1） detect模块以及非极大值抑制

目录YOLO简介argpares模块detect模块导入部分主函数main()run()资源处理for循环输出结果YOLO简介YOLO是目前最先进的目标检测模型之一，现在博客上常有的是如何使用YOLO模型训练自己的数据集，而鲜有对YOLO代码的精读。我认为只有对算法和代码实现有全面的了解，才能将YOLO使用的更加得心应手。这里的代码精读为YOLOv5，github版本为6.0。版本不同代码也会有所

G.E.N.·2023-01-05 14:19

Yolov5设置不同类别元素之间使用NMS非极大值抑制

Yolov5默认设置类间元素分别使用NMS，这样一来，会使得图像中的相近区域检测出多个类别目标。如果想要所有的元素一起使用NMS，可以这样设置：进入utils的general.py，在791行添加agnostic=True进行类间NMS时改为True后：

一位安分的码农·2023-01-05 10:30

【毕设记录日记】深度学习|铝型材表面缺陷视觉检测算法：YOLOv5改进笔记之NMS

目录1非极大值抑制Non-Maximum-Suppresion（NMS）1.1NMS基础代码1.2将NMS改为DIOU_NMS1.3NMS完整变体代码1.4总结1非极大值抑制Non-Maximum-Suppresion

SylviaMiller·2023-01-05 10:55

卷积网络应用--边缘检测

边缘种类边缘检测算法--Canny检测器高斯一阶偏导非极大值抑制双阈值什么是边缘检测？

Blue_Y28·2023-01-05 03:18

数值优化之基本概念

为了完成某一目标，需要构造出一个“目标函数”来，然后让该函数取极大值或极小值，从而得到机器学习算法的模型参数。

汽水啤酒花儿·2023-01-04 20:40

目标检测的NMS（非极大值抑制，Non-Maximum Suppression）

非极大值抑制NMS概述一、NMS1.原理2.代码示例二、NMSloss三、Soft-NMS概述非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，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

张小波·2023-01-04 11:38

NMS(non maximum suppression )

参考链接NMS——非极大值抑制_shuzfan的博客-CSDN博客_非极大值抑制//讲的很好，nms-baseline代码注释的很清楚，matlab代码，未验证NMS(非极大值抑制)_木盏的博客-CSDN

思考实践·2023-01-04 11:38

NMS(Non-Maximum Suppression)非极大值抑制

非极大值抑制概述在目标检测领域，我们经常用到非极大值抑制（NMS），NMS就是在局部范围内抑制不是极大值的目标，只保留极大值。

萌新调包员·2023-01-04 11:06

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，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。在目标检测中是提取分数最高的窗口的。

薛定谔的炼丹炉！·2023-01-04 11:36

NMS：Efficient Non-Maximum Suppression论文解读（NMS详解）

NMS，非极大值抑制算法，用于目标检测的后处理，去除重叠度较高的冗余检测结果。

Schuyler_yuan·2023-01-04 11:36

【转】NMS【non-maximum suppression】—非极大值抑制

原文：https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706NMS（nonmaximumsuppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用

凤⭐尘·2023-01-04 11:35

NMS（non maximum suppression）非极大值抑制

目标检测中，NMS被用于后期的物体边界框去除中.NMS对检测得到的全部boxes进行局部的最大搜索，以搜索某邻域范围内的最大值，从而滤出一部分boxes，提升最终的检测精度.NMS算法流程：输入：检测到的Boxes(同一个物体可能被检测到很多Boxes，每个box均有分类score)输出：最优的Box.（不止一个）过程：去除冗余的重叠Boxes，对全部的Boxes进行迭代-遍历-消除.1.将所有框

qq_29750461·2023-01-04 11:04

目标检测之—非极大抑制(NMS)综述

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素。它在目标检测中起着非常关键的作用。目标检测一般分为两个过程：训练过程+检测（推理）过程。

Didar2·2023-01-04 11:34

Non-maximum Suppression (NMS) 流程回顾

前言NMS全称Non-maximumSuppression，非极大值抑制。通常用于检测任务中的bbox去冗余。

TracelessLe·2023-01-04 11:29

目标检测中NMS(non maximum suppression)

一、原理参考网址NMS即nonmaximumsuppression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。

小wu学cv·2023-01-04 11:26

深度学习——目标检测常用算法实战(二)：NMS算法详解

给检测框排序选出最大得分的检测框A1，将与A1的IOU重叠率高的检测框，进行删除,2其余的剩下的检测再次排序，选择最大的A2，将与A2的IOU重叠率高的检测框，再次进行删除,3...迭代多次输出结果#/======>3:NMS非极大值抑制

计算机视觉-Archer·2023-01-04 10:00

pytorch模型构建（五）——各种工具函数介绍（NMS, Kmeans）

一、简介：本节主要介绍NMS、k-meansanchors二、非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)：NMS:对目标检测任务的输出结果(候选框)进行筛选。

要坚持写博客呀·2023-01-04 10:28

目标检测之NMS算法

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），即抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。

qq_37172182·2023-01-04 10:56

NMS（非极大值抑制）的python，cpu，gpu实现

必要性NMS（非极大值抑制）是目标检测中用来确定最佳检测框的手段，根据目标检测流程，若果没有NMS步骤，其每个检测框都会有大量重叠度很高的预测框表示同一个目标。

cxb1998·2023-01-04 10:53

opencv-python常用函数解析及参数介绍（七）——边缘检测

边缘检测前言1.基本概念1)滤波2)计算梯度3)非极大值抑制4)双阈值检测2.opencv中的边缘检测效果展示分析对比3.结尾前言在之前的文章中我们介绍了使用膨胀和腐蚀、计算图像梯度的方式来获取图像的轮廓

艾醒(AiXing-w)·2023-01-04 09:14

五子棋智能算法——博弈树编程实现一字棋（四）

根据前面的算法思想我们算法大致分为几步：1.对棋局落子有正确的估值2.通过遍历建立博弈树3.对博弈树进行α-β剪枝增快查找速度（这里由于数据量较小放在最后一起讲解）4.根据极大值极小值搜索获取博弈树产生的结果首先在我们假设电脑

viafcccy·2023-01-04 00:32

一些单词：bounding box VS ground truth

http://shartoo.github.io/RCNN-series/boundingbox：你的答案groundtruth：标准答案IoU：交并比NMS：非极大抑制，只保留极大值RoI：aregionofinterest

轮子去哪儿了·2023-01-03 08:58

DETR | 基于匈牙利算法的样本分配策略

现对DETR的核心内容进行重温，也就是其所提出的目标检测的end-to-end框架，输入的是一张图像，输出的直接是最后的预测标注结果，不再需要后处理（nms非极大值抑制）。

Clichong·2022-12-31 13:11

深度学习目标检测_NMS、IOU、Precision、Recall、AP、mAP详解

文章目录背景NMS(非极大值抑制)IOU：IntersectionOverUnionprecision（精度）和recall（召回率）TP、TN、FP、FNAP和mAP首先回顾两个概念PR曲线AP(AveragePrecision

python-码博士·2022-12-31 11:57

机器学习系列 | 梯度下降算法详解

与其对应的有梯度上升法，用来求函数的极大值，两种方法原理一样，只是计算的过程中正负号不同而已。凸函数的数学定义：某个向量空间的凸子集（区间）上的实值函数，如果在其定义域上

多选参数-程序锅·2022-12-31 10:08

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