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如何限制每个类别每个图像最多一个实例，以实现更快的RCNN或Yolo对象检测？

要限制每个类别每个图像最多一个实例，以实现更快的RCNN或Yolo对象检测，可以通过以下方法实现：

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）：NMS是一种常用的方法，用于在目标检测中去除重叠的边界框。它通过计算不同边界框之间的重叠程度（如IoU），并选择具有最高置信度的边界框作为最终检测结果。可以使用NMS算法来限制每个类别每个图像最多一个实例。
类别置信度阈值：可以设置一个类别置信度阈值，只保留类别置信度高于该阈值的边界框。这样可以确保每个类别只有一个实例被检测出来。
类别数量限制：可以设置一个类别数量限制，例如每个类别最多只能检测到一个实例。当某个类别的实例数量达到限制时，可以选择忽略该类别的其他检测结果。
后处理策略：可以设计一种后处理策略，例如根据目标的位置、大小、置信度等因素进行筛选和过滤。通过合理的后处理策略，可以限制每个类别每个图像最多一个实例。

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最全整理 | 万字长文综述目标检测领域，您要的，都在这里！

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AI研习社按：YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。在今年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。这次讲座的主讲人为王东，前硅谷资深工程师。讲解顺序和论文结构类似，先讲YOLO 2的网络结构，重点分析如何产生目标边框和分类，以及相关的损失函数。训练YOLO 2的第一步是在ImageNet上预先学习darknet-19，在224x224图像上，它仅需5.58

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