NMS即non maximum suppression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。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。 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
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2023-08-14 22:14:46
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在物体检测的过程中,模型会生成大量的候选框,通过NMS(Non-Maximum Suppression,非极大值抑制)可以筛选出最优的候选框,原理非常直观,简单来说就是选出所有的局部最大值. 最大值容易找,主要就是如何定义局部,通过IoU就OK啦~ NMS执行流程假定最终选取的候选框集合为res,开始时res是空集; 假定模型输出的大量候选框集合为A,A中的各个候选框有对应的得分首先从A中选出分数
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2024-05-14 20:39:03
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# 学习 Python NMS 算法
在计算机视觉领域，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称 NMS）是一种常用的后处理步骤，用于去除检测框中的重叠部分。本文将引导您逐步实现 Python 中的 NMS 算法。
## 1. 整体流程
首先，我们来了解实现 NMS 的整体流程。以下是关键步骤的总结：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描
算法原理最近在做图像识别工作，发现常常会遇到在某一点出框出多个特征图，影响图像处理的工作，如下图所示，一个部分出现多个特征框。因此有必要去研究nms算法。在进行图像识别成功时，我们得到的数据是包含一组坐标点和他的得分值。算法原理：根据得分值进行一个降序排序选取得分值最大的入栈，用该得分值计算与其他数据的iou值，如果得到的iou值大于指定的阈值，那么说明该框与选定的相似，可以舍去。如果得到的iou
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2023-12-20 15:33:22
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简介目标检测在使用了基于深度学习的端到端模型后效果斐然。目前，常用的目标检测算法，无论是One-stage的SSD系列算法、YOLO系列算法还是Two-stage的基于RCNN系列的算法，非极大值抑制都是其中必不可少的一个组件。在现有的基于anchor的目标检测算法中，都会产生数量巨大的候选矩形框，这些矩形框有很多是指向同一目标，因此就存在大量冗余的候选矩形框。非极大值抑制算法的目的正在于此，它可
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2024-01-08 14:18:30
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总结一下NMS算法C++代码以及Python代码的实现（已测试过）NMS算法是目标检测中取出冗余检测框的常用算法，它的基本步骤为：（1）选择某一类物体的所有的检测框和置信度，将其放到一个容器中（2）对检测框的置信度进行降序排序（3）选择容器中，检测框的置信度最大的bbox，将其保存下来，然后与容器中剩余的元素依次进行IOU计算（4）如果IOU计算的结果大于置信度阈值的话，将该检测框及其置信度从容器
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2024-04-26 11:07:35
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The Multi-task Cascaded Convolutional Networks (MTCNN)算法出自深圳先进技术研究院，乔宇老师组，2016的ECCV。facenet中人脸对齐和特征提取就是用了这个网络。算法流程图 MTCNN由3个网络结构组成（P-Net,R-Net,O-N
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2024-03-20 11:50:52
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文章目录前言1. NMS概述2. 绘制候选框3. NMS代码实现4. 完整代码结束语 前言 本篇博客主要是介绍非极大值抑制NMS算法的python实现，并根据实例检测实现效果。1. NMS概述 非极大值抑制(Non-Maximum Supression, NMS)，顾名思义，就是抑制非极大值，在目标检测领域中经常使用到，主要是用来对候选框进行去重处理。 NMS算法的大致流程如下： (
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2024-05-30 15:36:51
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NMS算法的大致过程可以看原文这段话：First, it sorts all detection boxes on the basis of their scores. The detection box M with the maximum score is selected and all other detection boxes with a significant overlap (using a pre-defined threshold) with M are suppressed. T
原创
2023-01-13 09:14:52
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前言 本文介绍了NMS的应用场合、基本原理、多类别NMS方法和实践代码、NMS的缺陷和改进思路、介绍了改进NMS的几种常用方法、提供了其它不常用的方法的链接。本文很早以前发过，有个读者评论说没有介绍多类别NMS让他不满意，因此特来补充。顺便补充了NMS的缺点和改进思路。Non-Maximum Suppression（NMS）非极大值抑制。从字面意思理解，抑制那些非极大值的元素
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2022-10-07 16:41:21
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import numpy as np
# 每个类别都有很多重叠的候选框。
# 最后，可以通过NMS算法进行筛选，最终得到了分类器认为置信度最高的框作为最后的预测框。
boxes = np.array([[100, 100, 210, 210, 0.72],
[250, 250, 420, 420, 0.8],
[220,
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2023-11-01 18:45:22
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nms c++实现
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2018-09-19 18:21:00
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1. Network Management System，意思是网络管理系统，简称网管。告警，性能，配置，安全，计费是网管的五大功能。 2. Novels management System，意思是小说管理系统，归属于CMS（网站内容管理系统）范畴中，主要是用于小说类网站专用。目前有杰奇小说管理系统（当前已改名 JieQiCMS）、文奇小说管理系统（当前已改名wanerCMS）、终点小说管理...
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2010-11-26 23:54:00
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操作系统：ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11这是一个目标检测领域的核心后处理问题，也是面试高频考点。我们从基础 NMS 原理 → 缺陷 → 改进版（Soft-NMS、DIoU-NMS） 三层递进，彻底讲透！一、NMS（Non-Maximum S ...
参考别人的代码，发现别人的代码比较繁琐，以下是精简后的NMS代码，代码可读性强，最后给出可视化图以及可视化代码（可视化是参考别人的代码） NMS过程：1 将各组box按照score降序排列2 从score最大值开始，置为当前box，保存idex，然后依次遍历后面的box，计算与当前box的IOU值，若大于阈值，则抑制，不会输出3 完成一轮遍历后，继续选择下一个非抑制的box作为当前box，重复步骤
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2023-10-07 13:03:24
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前言给出一张图片和上面许多物体检测的候选框（即每个框可能都代表某种物体），但是这些框很可能有互相重叠的部分，我们要做的就是只保留最优的框。假设有N个框，每个框被分类器计算得到的分数为Si, 1<=i<=N。（1）建造一个存放待处理候选框的集合H，初始化为包含全部N个框；建造一个存放最优框的集合M，初始化为空集。 （2）将所有集合 H 中的框进行排序，选出分数最高的框 m，从集合 H 移
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2024-06-01 16:43:13
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nms算法就是对同一个anhor 的box 进行基于阈值的去重# python3import numpy as np def py_nms(dets, thresh):
原创
2023-01-13 09:13:12
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最近要修改Faster R-CNN中实现的GPU版的NMS代码，于是小白的我就看起了CUDA编程，当然也只是浅显地阅读一些教程，快速入门而已，所以具体需要注意的以及一些思想，大家移步在了解了CUDA编程的核心思想后，我们便可以开始阅读nms_kernel.cu文件了，先直接上源码（部分简单的已经注释），如下：// ------------------------------------------
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2024-08-08 12:06:09
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static const struct kgsl_ioctl kgsl_ioctl_funcs[] = {
...
// ioctl命令：IOCTL_KGSL_GPUMEM_ALLOC
// ioctl函数：kgsl_ioctl_gpumem_alloc
KGSL_IOCTL_FUNC(IOCTL_KGSL_GPUMEM_ALLOC,
kgsl_ioctl_gpum
详解深度学习对象检测网络中的NMS算法实现...
翻译
2019-02-28 14:56:29
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