Non-Maximum

非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）

NMS算法在目标检测，目标定位领域有较广泛的应用。算法原理非极大值抑制算法（Non-maximumsuppression,NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。算法的作用当算法对一个目标产生了多个候选框的时候，选择score最高的框，并抑制其他对于改目标的候选框。适用场景一幅图中有多个目标（如果只有一个目标，那么直接取score最高的候选框即可）。算法的输入算法对一幅图产生的所有的候选
bdd1b3ad7323·2023-10-02 04:44

OpenCvSharp函数：Canny边缘检测

默认使用Sobel算子，也可以自定义应用非极大值(Non-maximum)抑制。这样可以保留细边缘。应用双阈值（Double-T
图南堂·2023-07-16 04:13

深度学习基本功3：NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制）算法原理及实现

文章目录1.为什么要使用NMS2.NMS算法原理2.1IoU与置信度2.2算法流程3.Python代码实现1.为什么要使用NMS大多数目标检测算法（稠密预测）在得到最终的预测结果时，特征图的每个位置都会输出多个检测结果，整个特征图上会出很多个重叠的框。例如要检测一辆车，可能会有多个bbox都把这辆车给框了出来，因此需要从这些bbox中选出框得最好的，删除掉其它的。要定义框得好与不好，就得看bbox
Frankenstein@·2023-06-07 10:39

非极大值抑制（NMS Non-Maximum Suppresion）

什么是非极大值抑制？顾名思义就是搜索局部最大值，通常在目标检测中出现。如何使用非极大值抑制？非极大值抑制的流程如下：实际上这是一个迭代的过程，①选取了置信度最大的边框，②计算①中选取的边框与其周围边框的重合面积（IOU）。③通过选定合适的阈值删除重合面积较大的周围边框。④从剩下的边框中选取置信度最大的边框，重复以上步骤，直到无剩下的边框。得到边框的置信度：选取最大的置信度：根据阈值删除置信度最高的
我真不会写代码·2023-01-30 13:19

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

文章目录一、什么是非极大值抑制二、为什么要用非极大值抑制三、如何使用非极大值抑制四、代码段一、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-MaximumSuppression。其思想是搜素局部最大值，抑制非极大值。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。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD
WHS-_-2022·2023-01-25 12:30

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。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗
张小波·2023-01-04 11:38

Learning non-maximum suppression 论文笔记

background任务：通过可学习的NMS，代替传统的NMS。关键词：Learningnon-maximumsuppressionIntroduction传统的NMS基本都是不健全的，阈值的不同，检测的效果也不同，而且不同的场景中的阈值必然不同，但预测时的超参数是固定的，所以传统的NMS很难找到一个合适的阈值，使其达到很好的效果。本文主要是像通过神经网络来代替NMS，通过一个可训练的网络，来达到
五十岁的少女·2023-01-04 11:07

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。原理在检测任务重，我们会得到一批具有置信度S的bbox列表B，首先根据置信度S对bbox进行排序，选择置信度最高的框M，从B中移除M并加入到最终结果D中，将剩余的框与B分别作交并比运算，IOU大于阈值Nt（通常设为0.3~0.5）的框从B中移除，一轮结束，再重新对B中的框按
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。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的
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。参考：https://www.bbsmax.com/A/A2dmV1YOze/http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fdc463b0102vcu5.htmlhttps://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/16817971https://blog
Schuyler_yuan·2023-01-04 11:36

非极大抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

在进行目标检测的时候同一个物体可能存在好几个预测框，那我们通过非极大抑制来进行选取最优的框，去抑制那些冗余的框，NMS选择过程如下图所示NMS伪代码流程如上图所示：先看红色框中的B表示初始的预测框的listS包含了对应的预测框的分数N_t是NMS的门限值，流程如下：如果B不为空则进行一下循环将B中的预测框按分数从大到小排序将最大的S对应的预测框存于M中，再将B中所有的预测框和M_i做IOU计算,如
明天天明~·2023-01-04 11:05

【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，如：边缘检测、目标检测等。这里主要以人脸检测中的应用为例，来说明NMS，并给出Matlab和C++示例程序。人脸检测的一些概念（1）绝大部分人脸检测器的核心是分类器，即给定一个
凤⭐尘·2023-01-04 11:35

NMS: Non-Maximum Suppression

Non-maximumSuppression(NMS)Atechniquetofilterthepredictionsofobjectdetectors.https://towardsdatascience.com/non-maximum-suppression-nms-93ce178e177cTypicalObjectdetectionpipelinehasonecomponentforgene
EverNoob·2023-01-04 11:04

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。流程分析procedureNMS(dets,thresh):#dets->bboxes,thresh->filteriouthreshkeep=[]#alisttoputfinalpickedbboxindexesx1,y1,x2,y2,scores=dets[:,idx]#parsebb
TracelessLe·2023-01-04 11:29

【深度学习】非极大值抑制Non-Maximum Suppression（NMS）一文搞定理论+多平台实现...

薰风说Non-MaximumSuppression的翻译是非“极大值”抑制，而不是非“最大值”抑制。这就说明了这个算法的用处：找到局部极大值，并筛除（抑制）邻域内其余的值。这是一个很基础的，简单高效且适用于一维到多维的常见算法。因为特别适合目标检测问题，所以一直沿用至今，随着目标检测研究的深入和要求的提高（eg：原来只想框方框，现在想框多边形框），NMS也延伸出了不少变体。与此同时，因为其比较基础
风度78·2022-12-27 20:12

非极大值抑制java_非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，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。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《EfficientNon-MaximumSuppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中
weixin_39869378·2022-12-03 08:32

非极大值抑制python_python 实现非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）

NMS算法在目标检测，目标定位领域有较广泛的应用。算法原理非极大值抑制算法(Non-maximumsuppression,NMS)的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。算法的作用当算法对一个目标产生了多个候选框的时候，选择score最高的框，并抑制其他对于改目标的候选框适用场景一幅图中有多个目标(如果只有一个目标，那么直接取score最高的候选框即可)。算法的输入算法对一幅图产生的所有的候选框
weixin_39967670·2022-08-10 07:55

python 实现非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）

NMS算法在目标检测，目标定位领域有较广泛的应用。算法原理非极大值抑制算法（Non-maximumsuppression,NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。算法的作用当算法对一个目标产生了多个候选框的时候，选择score最高的框，并抑制其他对于改目标的候选框适用场景一幅图中有多个目标（如果只有一个目标，那么直接取score最高的候选框即可）。算法的输入算法对一幅图产生的所有的候选框
·2021-01-29 17:25

yolo极大抑制_非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书1.什么是非极大值抑制非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-MaximumSuppression。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。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，FasterR-CNN）
weixin_39930671·2021-01-05 03:08

NMS：Non-Maximum Suppression 非极大值抑制

Non-MaximumSuppression非极大值抑制NMS目的：在检测任务中，一个目标很有可能预测出多个bbox，我们需要剔除不适合的，只留下最好的。这就是NMS的目的。NMS处理之后NMS过程：在目标检测中，很可能需要预测很多类。拿预测人类的特征图来举例，他可能出现很多的bbox，每个bbox网络都会有它是人类框的置信度，我们选出其中置信度最大的一个bbox，然后比较其它的框与它的IoU大小
Oshrin·2020-08-22 13:13

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

本文首发于个人博客http://zuyunfei.com/2020/06/1...，欢迎阅读最新内容！定义在模型预测阶段，我们先为图像生成多个锚框，并为这些锚框一一预测类别和偏移量。随后，我们根据锚框及其预测偏移量得到预测边界框。当锚框数量较多时，同一个目标上可能会输出较多相似的预测边界框。了使结果更加简洁，我们可以移除相似的预测边界框。常用的方法叫作非极大值抑制（non-maximumsuppr
Cloud·2020-08-22 12:25

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，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。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《EfficientNon-MaximumSuppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中
weixin_30532369·2020-08-17 15:10

Canny算子中的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）分析

Canny算子中的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression）分析[email protected]://blog.csdn.net/kezunhai在常见的边缘检测算子或轮廓检测相关算法中都有非极大值抑制这一步，然而对与非极大值抑制在这些边缘检测算子中应用，在理解可能有点似懂非懂。本文将介绍Canny算法中的非极大值抑制，Canny算子中的非极大值抑制是指沿着梯度方向上
Belial_2010·2020-08-15 14:23

非极大值抑制 Non-Maximum Suppression，NMS

原文链接：https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html概述非极大值抑制（），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。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《EfficientNon-MaximumSuppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标
yfraquelle·2020-08-12 14:08

非极大值抑制（non-maximum suppression）的理解

最近在学习RCNN时看到了非极大值抑制，一开始有点不明白，在网上学习了之后记录一下。非极大值抑制就是一个寻找局部最大值的过程。在进行目标检测时一般会采取窗口滑动的方式，在图像上生成很多的候选框，然后把这些候选框进行特征提取后送入分类器，一般会得出一个得分（score），比如人脸检测，会在很多框上都有得分，然后把这些得分全部排序。选取得分最高的那个框，接下来计算其他的框与当前框的重合程度（iou），
xiexu911·2020-07-12 17:31

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法与c和python代码详解

背景：非极大值抑制算法（Non-maximumsuppression,NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。在目标检测之中用到非常多。目的：搞懂此算法原理且看懂代码。目录一、算法解析1.1算法概览1.2算法过程二、c代码解析2.1输入参量2.2按置信概率排序sort函数2.3IOU的确定string.compare函数vector.at函数2.4概率最大框保留，重叠抑制vector::
祥瑞Coding·2020-07-12 10:28

[转]非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书1.什么是非极大值抑制非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-MaximumSuppression。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。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，FasterR-CNN）
csdn_yuan88·2020-07-12 02:44

非极大抑制（Non-Maximum Suppression）和Hard negative mining

一、Nms主要目的在物体检测非极大抑制应用十分广泛，主要目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。如上图中：虽然几个框都检测到了人脸，但是我不需要这么多的框，我需要找到一个最能表达人脸的框。下图汽车检测也是同样的原理。非极大值抑制会从一张图片中找出n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：就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框
rainingmoon·2020-07-05 15:52

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

定义在模型预测阶段，我们先为图像生成多个锚框，并为这些锚框一一预测类别和偏移量。随后，我们根据锚框及其预测偏移量得到预测边界框。当锚框数量较多时，同一个目标上可能会输出较多相似的预测边界框。了使结果更加简洁，我们可以移除相似的预测边界框。常用的方法叫作非极大值抑制（non-maximumsuppression，NMS）。计算流程非极大值抑制的流程如下：根据置信度得分进行排序选择置信度最高的比边界框
Cloud·2020-06-21 03:03

非极大抑制nms(non-maximum suppression)的pytorch实现

nms在目标检测算法中作为后处理，从众多感兴趣的区域中筛选出最优的结果。如R-CNN系列的目标检测，数千个ROI(regionofinteres感兴趣区域)经过模型的计算后，仍输出了不少的BoundingBox（后简称bbox）。实际上，图像中的目标寥寥无几，一个目标很可能输出多个相互重叠的bbox。nms就是从众多交叠的bbox中提取最可信的结果。Non-maximumsuppression，译
kendyChina·2020-04-04 12:13

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|1.什么是非极大值抑制非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-MaximumSuppression。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。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，FasterR-CNN）等。
SnailTyan·2020-04-02 01:48

非极大值抑制-Non-maximum suppresion(NMS)

在目标检测中，很多时候都需要从最后的多个备选框中甄选出最合适的框（box），但是很可能的情况是，对同一个位置的物体，有多个概率差不多的备选框，这时候怎么办？原则就是：用重叠面积来剔除。如果有两个框重叠的部分比较多（这里需要引入一个人为定义的量，重叠多少才剔除掉），就把概率低的剔除掉（或者叫抑制掉）。具体的方法就叫做极大值抑制，方便记忆的理解：使用极大概率的备选框抑制其它位置相近的备选框。你可能会说
klory·2020-03-12 09:31

关于非极大值抑制NMS（Non-maximum suppression）的理解

前一段时间看过一次NMS，但是也只是含含糊糊的，理解的不是很到位。最近在做一个东西的时候必须要用到NMS,因此重新仔细的看了一遍NMS。那么我将从三个方面阐述对于NMS的一些理解。1.什么是NMS？NMS的中文意思就是非极大值抑制。故名思意就是抑制不是极大值的一些值，在概念这块的理解来说，它不是一个最大值而是一个局部最大值。那对于目标检测来说的话，就是要删除一些不是极大框的目标区域。2.为什么要用
BlackMan_阿伟·2019-11-11 22:48

NMS(Non-Maximum Suppression) 非极大值抑制

NMS非极大值抑制：找到局部最大值，并删除邻域内其他的值。简单说一下流程：首先剔除背景（背景无需NMS），假设有6个边界框，根据分类置信度对这6个边界框做降序排列，假设顺序为A、B、C、D、E、F。从置信度最大的边界框A开始，分别判断B-F这5个边界框与A的交并比IOU是否大于设定的阈值；如果B、C和A的IOU超过阈值，则删除B、C，其余D、E、F保留；并且A是我们的一个输出；在保留的边界框D、E
daiy·2019-10-09 09:00

非极大值抑制（NMS）（Non-Maximum Suppression，NMS）机器改进(soft nms, learning nms)待更新2019-9-29

非极大值抑制（NMS）顾名思义就是抑制舍弃掉得分不高的元素，搜索局部的极大值。此处不讨论通用的NMS算法，仅关注用于目标检测中用于提取分数最高的窗口的NMS。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些是行人的概率最大，并且抑制舍弃掉那些分数低的窗口。RCNN或其
wanghua609·2019-04-25 17:07

NMS（Non-maximum suppression）非极大抑制

一、NMS作用NMS的作用：去掉detection任务重复的检测框。简单的说，就是不是局部最大值的检测框都去掉。可以被理解是局部最大搜索，这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小(《EfficientNon-MaximumSuppression》)二、NMS的原理RPN为每个框计算出一个score，score越大，则证明框越接近期待值。如果目标分别有多个选择框，
蹦跶的小羊羔·2019-04-23 16:26

非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression，NMS）

所属知识点：ComputerVision：ObjectDetection归纳和总结机器学习技术的库：ViolinLee/ML_notes关键概念：NMS；IOU；BoundingBox（BBox）；RegionProposalorCandidates；1.NMS介绍在执行目标检测任务时，算法可能对同一目标有多次检测。NMS是一种让你确保算法只对每个对象得到一个检测的方法，即“清理检测”。如下图所示
ViolinLeeChan·2019-03-09 16:25

NMS(Non-Maximum Suppression)非极大值抑制的原理及实现

题目源于百度深度学习平台算法工程师面试NMS概念非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)，顾名思义就是抑制那些不是极大值的元素，可以理解为局部最大值搜索。对于目标检测来说，非极大值抑制的含义就是对于重叠度较高的一部分同类候选框来说，去掉那些置信度较低的框，只保留置信度最大的那一个进行后面的流程，这里的重叠度高低与否是通过NMS阈值来判断的。抑制非最大值算法上图中反应的是
FantasyJXF·2019-03-05 21:58

非极大值抑制（NMS，Non-Maximum Suppression）的原理与代码详解

1、NMS的原理NMS（Non-MaximumSuppression）算法本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息，从中找到置信度比较高的boundingbox。NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的，大致算法流程为：1.对所有预测框的置信度降序排序2.选出置信度最高的预测框，确认其为正确预测，并计算他与其他预测框的IOU3.根据2中计算
MA201506·2019-02-28 23:00

非极大抑制（Non-maximum suppression）python代码实现

定位一个物体，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制：先假设有6个矩形框，根据分类器类别分类概率做排序，从大到小分别属于物体的概率分别为A、B、C、D、E、F。(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断B~F与A的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;(2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框A，是我们保留下来的。(3)从剩下的矩形框C、
Butertfly·2018-11-20 18:57

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，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。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《EfficientNon-MaximumSuppression》对1维和2维数据的N
jimfang1987·2018-10-19 14:42

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）在目标检测(objectdetection)任务中，常会利用非极大值抑制算法(NMS)对生成的大量候选框进行后处理，去除冗余的候选框，得到最具代表性的结果，以加快目标检测的效率。即如下图所示，消除多余的候选框，找到最佳的bbox。NMS的过程1.首先，从生成的大量候选框中，选出置信度(score)最大的候选框出来。2.其次，计算剩
GaryCV·2018-09-15 20:09

非极大值抑制Python代码（Non-Maximum Suppression for Object Detection in Python）

非极大值抑制（NMS）：抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索，这个局部代表一个邻域，邻域有两个参数可调节：一为邻域的维数，二为邻域的大小。行人检测后期，对检测出的窗口要执行非极大值抑制进行窗口的融合，从而过滤掉一些内部窗口等，达到窗口融合效果，从而使检测的准确率更高。HistogramofOrientedGradientsforObjectionDetection的原理可以被分解成6部分：
l_ml_m_lm_m·2018-08-18 16:50

非极大值抑制（Non-maximum suppression）

一、Nms主要目的在物体检测非极大值抑制应用十分广泛，主要目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置非极大值抑制，顾名思义就是把非极大值过滤掉（抑制）。二、应用范围非极大值抑制NMS在目标检测，定位等领域是一种被广泛使用的方法。对于目标具体位置定位过程，不管是使用sw(slidingWindow)还是ss(selectivesearch)方法，都会产生好多的候选区域。实际看到的情形就是好多区
万三豹·2018-07-24 11:42

【目标检测】NMS(Non-maximum suppression，非极大值抑制)算法

NMS广泛应用于目标检测算法中。其目的是为了消除多余的候选框，找到最佳的物体检测位置。现在假设有有一个候选的boxes的集合B和其对应的scores集合S：1.找出分数最高的M；2.将M对应的box从B中删除；3.将删除的box添加到集合D中；4.从B中删除与M对应的box重叠区域大于阈值Nt的其他框；5.重复上述步骤1-4。伪代码如下：其中si可表述为：MaskRCNN中的python实现：de
heiheiya·2018-07-23 16:05

深度学习: Non-Maximum Supression (非极大值抑制)

NMS(Non-MaximumSupression)NMS来选取那些邻域里分数最高的窗口，同时抑制那些分数低的窗口。由论文可见，在FasterR-CNN中，NMS算法被放在RPN网络的末段，用于协助剔除低得分的box：Note:所有NMS算法都是在每个类内分别独立进行NMS。NMS算法略显粗暴，直接将和得分最大的box的IOU大于某个阈值的box的得分置零或者丢弃box。后续的改良版——SoftN
JNingWei·2018-01-05 10:19

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书1.什么是非极大值抑制非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-MaximumSuppression。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。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，FasterR-CNN）
SnailTyan·2017-12-15 17:43

（转）非极大抑制（Non-Maximum Suppression）

转载自非极大抑制（Non-MaximumSuppression）。参考文章：1.Non-MaximumSuppressionforObjectDetectioninPython2.NMS非极大值抑制最近在做人脸识别的项目，其中在人脸检测算法中MTCNN算法是用到了NMS算法来筛选候选的人脸区域得到最佳的人脸位置。这个算法其实应用非常广泛，在比较流行的检测算法中都有使用，包括RCNN、SPP-Net
spearhead_cai·2017-07-29 14:17

非极大值抑制(Non-maximum suppression, NMS)

初次接触到非极大值抑制算法(Non-maximumsuppression,NMS)是在CNN学习过程中，当时看到R-CNNSP-NET中都用到了该方法作为最后确定目标boundingbox。常常经过图像定位算法或者深度网络学习得出的boundingbox不止一个，各个box会出现重叠交叉，如图1。为了精确的定位到目标的在图像的位置，常常有三种方法：【1】选取好多候选框交集作为最后结果；【2】选取好
NeverMore_7·2017-07-18 10:45

非极大值抑制（non-maximum suppression）的理解与实现

非极大抑制（Non-MaximumSuppression）Non-MaximumSuppressionforObjectDetectioninPythonRCNN和微软提出的SPP_net等著名的目标检测模型，在算法具体的实施过程中，一般都会用到non-maximumsuppress（非最大值抑制，抑制即忽略，也即忽略那些值（IoU）高于提供的阈值的）的机制。引入non-maximumsuppre
Inside_Zhang·2017-05-05 17:37
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