# 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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# 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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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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@目录MNE-Python中的参考引用简介无需重新引用(No re-referencing)平均参考(Average reference)单电极(A single electrode)多个电极的平均值(The mean of multiple electrodes)Python案例MNE-Python中的参考MNE-Python中的平均参考设置set_eeg_reference(self,
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2023-09-15 22:40:34
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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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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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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
257阅读
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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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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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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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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NMS网络管理站的实现管理
1.R1路由器上的配置
[R1]int e0
[R1-Ethernet0]ip add 192.168.1.254 24
[R1-Ethernet0]int s0
[R1-Serial0]ip add 192.168.2.1 24
[R1]ip route&
原创
2012-12-07 21:34:51
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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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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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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
解决的问题：就是两个框iou有一定重叠且两个框的得分都很高（同时两个框确实包含了我们想要的检测结果），这样有一个框会被nms过滤掉解决的方法：之前的nms是直接把低分框过滤掉（或者按照论文说的把低分框的score置为0），现在是把低分框的得分降低，具体有两种降低方式 在lib/nms/cpu_nms.pyx值得注意的是：iou的阈值是0.3，不是0.5，论文里面说好像是做实验对比的几个检测器也是用
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2018-07-03 11:13:00
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