上面显示的是在交互模式下，如果输入 3，就显示了 3，这样的数称为整数，这个称呼和小学数学一样。
如果输入一个比较大的数，第二个，那么多个 3 组成的一个整数，在 Python 中称之为长整数。为了表示某个数是长整数，Python
会在其末尾显示一个L。其实，现在的 Python 已经能够自动将输入的很大的整数视为长整数了。你不必在这方面进行区别。
第三个，在数学里面称为小数，这里你依
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
转载
2024-06-01 16:43:13
165阅读
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
转载
2023-12-20 15:33:22
170阅读
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
转载
2024-05-14 20:39:03
55阅读
# 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
损失函数（loss function）用来表示当前的神经网络对训练数据不拟合的程度。这个损失函数有很多，但是一般使用均方误差和交叉熵误差等。1.均方误差（mean squared error）用python实现：def MSE(y, t):
return 0.5 * np.sum((y - t)**2)使用这个函数来具体计算以下：t = [0, 1, 0, 0]
y = [0.1, 0.0
转载
2023-08-17 14:25:57
297阅读
在Jupyter中使用Cython在cython代码之前的单元格中添加并运行%load_ext Cython命令在cython代码的单元格第一行添加%%cython命令
%%cython命令的几个参数: 1. -a: 表示编译后显示代码注释. 2. -cplus表示使用c++编译. (其余的待补充)用Cython改写python代码的要点Cython加速python代码的关键在于指定变量类型, 用
转载
2024-01-12 08:58:31
44阅读
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
def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU :param rec1: (xmin,ymin,xmax,ymax), which reflects (left,top, righ
原创
2024-10-24 13:41:15
46阅读
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
转载
2023-11-28 00:58:56
119阅读
本博客记录使用torchvision.opt.nms()函数求解nms用法及torchvision.ops.box_iou()函数求解iou用法。 torchvision.opt.nms()参数如下(来源源码)： Parameters boxes : Tensor[N, 4]) boxes to p
原创
2023-06-15 11:04:28
469阅读
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
转载
2024-01-08 14:18:30
150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 …) )
=
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
转载
2023-10-07 13:03:24
119阅读
非极大值抑制：步骤如下（假设进行非极大值抑制的输入为2000x20的矩阵，2000表示该图像上框的个数，20表示类别数）：① 对2000×20维矩阵中每列按从大到小进行排序（每列表示一类，共20类。同一类可能有多个目标，如上图有两个人）；② 从每列最大的得分建议框开始，分别与该列后面的得分建议框进行IoU计算，若IoU>阈值，则剔除得分较小的建议框，否则认为图像中同一类物体有多个目标；[两个
转载
2024-04-07 12:45:36
51阅读
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
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
转载
2023-08-14 22:14:46
257阅读
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
→
\rightarrow
