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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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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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
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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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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
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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52CV曾经第一时间报道过Softer-NMS:CMU&旷视最新论文提出定位更加精确的目标检测算法，当时引起了不少读者对Softer-NMS的兴趣。论文原作者对Softer-NMS进行了升级，并中了CVPR 2019，这篇文章来自旷视科技官方（旷视MEGVII）对论文的解读。全球计算机视觉三大顶级会议之一 CVPR 2019 将于当地时间 6 月 16-20 日在美国洛杉矶举办。届时，旷视
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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# 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
# 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
nms去除冗余框 下面是知乎上画的一组图，非常好理解。 检测得到四个坐标相关值和每一个bb所对应的类别的置信度，首先选定一个confidence阈值，将低于confidence的置信度给过滤掉，其次选定每一类最高的confience所对应的的检测框，计算同类其余剩下检测框的iou，iou阈值以上的删
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2019-12-18 17:48:00
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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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论文链接目录摘要1 目标检测的主要方法1.1 Viola Jones Detector1.2 HOG Detector 1.3 Deformable Part-based Model(DPM)1.4 RCNN1.5 SPPNet1.6 Fast RCNN1.7 Faster RCNN1.8 特征金字塔网络1.9 YOLO1.10 SSD1.11 RetinaNet2
# 如何实现 Python NMS 测试
在计算机视觉领域，非极大值抑制（NMS）是一种常用的后处理技术，主要用于去除重叠的目标框。在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中实现 NMS 测试。
## 流程概述
以下是实现 Python NMS 测试的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
原创
2024-09-23 03:44:01
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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
# 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
