opennmt-pytorch版本学习原文来自——opennmt-pytorch的官方文档Quickstart — OpenNMT-py documentation快速入手0、准备好opnmt-pypip install --upgrade pip
pip install OpenNMT-py更详细的指导在这里https://github.com/ymoslem/OpenNMT-Tutorial1
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2023-12-21 05:06:35
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nn模块是构建于autograd之上的神经网络模块。(autograd实现了自动微分系统)1.1、nn.Module 由于使用autograd可实现深度学习模型，但是其抽象程度较低，用来实现深度学习模型，则需要编写的代码量极大。因此torch.nn产生了，其是专门为深度学习设计的模块。torch.nn的核心数据结构是Module，它
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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在计算机视觉任务中，尤其是使用 PyTorch 和 OpenCV 进行目标检测时，非极大值抑制（NMS）是一个至关重要的步骤。然而，随着数据集规模的增大和检测任务复杂性的提升，NMS 的速度成为一个主要的瓶颈。本文将详细探讨在 PyTorch 和 OpenCV 中优化 NMS 速度的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及复盘总结。
## 背景定位
随着计算机视觉技术的快
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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Python3中的C3算法：多继承查找规则Python3探索一、基本概念1. mro序列MRO是一个有序列表L，在类被创建时就计算出来。如果继承至一个基类：class B(A)这时B的mro序列为mro( B ) = mro( B(A) )
= [B,A]如果继承至多个基类：class B(A1,A2,A3 ...)这时B的mro序列mro(B) = mro( B(A1,A2,A3 …) )
=
NMS代码说明（来自Fast-RCNN） 个人觉得NMS包含很多框，其坐标为（x1,y1,x2,y2）,每个框对应了一个scor
原创
2023-06-15 11:14:07
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但是这并不代表我们的实现没有用，因为手写代码我们完全了解了NMS的工作原理，这是本文的真正意义，总之在这篇文
原创
2024-05-15 11:27:35
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文章目录前言NMS代码实现1.导入必要的库2.人为生成一组位置坐标，模拟候选框3.定义NMS（1）获取位置坐标，本代码用对角坐标表示位置（2）计算每个Bbox的面积（3）对Bbox的置信度得分排序(4)初始化结果集，对应伪代码中D(5)选取最大值，遍历并计算iou5.1 读取置信度最高的框，并直接送入结果集中5.2 计算其余框和最高分框的重叠面积5.3 计算iou5.4 按照IOU阈值删选Bbo
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2023-11-28 00:58:56
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# 非极大值抑制（NMS）及其在计算机视觉中的应用
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向。在目标检测的过程中，模型通常会识别同一目标多个重叠的边界框（bounding boxes）。这就需要一种机制来抑制冗余的边界框，从而保证检测结果的准确性。非极大值抑制（NMS）就是实现这一目标的常用策略之一。
## NMS的原理
非极大值抑制的主要思路是：针对每一个检测到的边界框，判断其他框与
【链接】非极大值抑制算法(NMS)及python实现【链接】NMS-非极大值抑制-Python实现 简述 NMS 的原理非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, 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
一、 运维工作，Python小试牛刀:目标：通过案例熟悉并掌握Python语言的环境及特性以及在系统环境下的应用。案例：文本控制台下的Python系统工具箱 。辅助案例：轻松编程 - 猜谜小游戏。拓展案例： 文本Console也玩GUI。1、自动化运维介绍、谁应该掌握自动化运维技术；2、Python语言概述、Python在自动化运维领域的应用；3、Python应用开发环境搭建；4、交互式SHELL
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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# Python实现非极大值抑制 (NMS)
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种常用于计算机视觉中的后处理技术，尤其是在目标检测中。NMS的主要目的是消除冗余的重叠检测框，只保留最佳的框。本文将说明NMS的基本原理，并提供一个Python代码示例。
## NMS的基本原理
在目标检测中，模型通常会生成多个检测框，并为每个框分配一个置信度分值。NMS
原创
2024-09-29 04:06:49
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编程面试python相关知识Python dict和set的底层原理python的迭代器了解么python的深浅拷贝python多线程、多进程相关多线程、协程Python锁python装饰器使用（web相关）python可变对象问题python内存管理，垃圾回收原理Python Map使用Python reduce使用python Filter使用python函数式编程面向对象、继承下划线的使用
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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# Python 实现 NMS（非极大值抑制）
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种图像处理和计算机视觉中常用的算法，广泛应用于目标检测框架，比如 YOLO 和 Faster R-CNN。NMS 的主要目的是在处理多个重叠的边界框时，抑制那些得分较低的框，只保留最高得分的框。这有助于减少冗余检测，提升检测精度。
## NMS 的工作原理
NMS 的
原创
2024-10-05 06:16:45
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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
文章目录前文阅读一、YOLO v1 存在的问题二、YOLO v2 算法的改进2.1 引入
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位于torchvision.ops下（pytorch>=1.2.0， torchvision >= 0.3）NMS:torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_threshold)参数：boxes (Tensor[N, 4])) – bounding boxes坐标. 格式：(x1, y1, x2, y2)scores (Tensor[...
原创
2022-08-05 17:54:47
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