前言 什么是NMS算法呢？...即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。...一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。...这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。...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，我们需要判别哪些矩形框是没用的。
(1)、目标检测中NMS的原理对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S，采用下面的计算方式。选择具有最大score的检测框M，将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中。...通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除。重复这个过程,直到B为空。重叠率(重叠区域面积比例IOU)阈值常用的阈值是0.3~0.5....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，我们需要判别哪些矩形框是没用的。...非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C、D、E、F。...R-CNN中使用了NMS来确定最终的bbox，其对每个候选框送入分类器，根据分类器的类别分类概率做排序(论文中称为greedy-NMS)。
并用该边界框做回归，对候选窗口进行校准，然后通过非极大值抑制（NMS）来合并高度重叠的候选框。...Feature的特征[2]，因此这个channels主要包括了提取这一特征需要的一些基本算法梯度、卷及等基本算法 * classify模块，一些快速的分类相关算法，包括random ferns,...非极大值抑制（NMS）： RCNN会从一张图片中找出n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，我们需要判别哪些矩形框是没用的。...就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。 非极大值抑制（NMS）顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。
按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此，没有目标在这一过程中消除。...根据这个直观的理解，我们提出了对传统的贪婪NMS算法进行一行的改变，在其中我们降低检测分数作为重叠的增加函数，来代替NMS中分数设置为0。...直观上，如果一个边界框与M的重叠度非常高，那么就应该给它一个非常低的分数，如果重叠度非常低，则可以保持原来的检测分数。这种Soft- nms算法如图2所示。...最终检测获得的平均坐标检测盒的。对人脸检测，Dalal和Triggs证明了一个贪婪的NMS算法，一个边界框的最大检测分数选择及其邻近的盒子抑制重叠使用一个预定义的阈值提高了性能的方法用于人脸检测。...但是，它在重叠方面不是连续的，并且当达到Nt的NMS阈值时，会使用一个突然的惩罚。如果惩罚函数是连续的，那将是理想的，否则它将导致对检测序列的突然变化。连续罚函数在无重叠时无罚，在高重叠时罚很高。
Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。...因此，可以使用DIoU作为NMS的标准，不仅考虑重叠区域，还考虑了中心点距离。...(基于DIoU作为NMS标准，虽然多了距离这个维度去考虑问题，但和NMS面对的同样的情况是当两个不同的目标本身就靠的很近的时候还是会造成错误的抑制) 其中 是分类置信度， 为NMS阈值， 为最高置信度的框...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。...的基础上加入长宽比的考量，能够进一步地快速收敛和提升性能。
纹理相似： 这边会用到SIFI算法，也是一个比较经典的算法。...矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为： IOU=(A∩B)/(A∪B) 就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例: IOU=SI/(SA+SB-SI) 再引入非极大值抑制（NMS）概念...：抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。...真实的NMS还会涉及到canny detection等等的细节问题，这边只是让大家快速入门使用起来，如需详细了解，请自行百度。...4.如何做快速迁移一个自己需要的及时图片识别流？
Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。...因此，可以使用DIoU作为NMS的标准，不仅考虑重叠区域，还考虑了中心点距离。...(基于DIoU作为NMS标准，虽然多了距离这个维度去考虑问题，但和NMS面对的同样的情况是当两个不同的目标本身就靠的很近的时候还是会造成错误的抑制) ? ? 其中 ? 是分类置信度， ?...为NMS阈值， ? 为最高置信度的框。DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。 ? 实验结果 ?...的基础上加入长宽比的考量，能够进一步地快速收敛和提升性能。
参考博客 物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解 目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现 一、NMS（非极大抑制）概念 NMS即non maximum...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，我们需要判别哪些矩形框是没用的。...二、YOLO中的NMS 参考文章 目标检测算法之YOLO 对于每一个种类的概率，比如Dog，我们将所有98个框按照预测概率从高到低排序（为方便计算，排序前可以剔除极小概率的框，也就是把它们的概率置为0）...，然后通过非极大抑制NMS方法，继续剔除多余的框： NMS方法在这里如何运行呢？...判定流程和法则如下： 得到最后的结果： 三、Python程序实现NMS NMS的算法步骤如下： # INPUT：所有预测出的bounding box (bbx)信息（坐标和置信度confidence
如图1所示，DIoU收敛速度和效果都很好，而且DIoU能够用于NMS的计算中，不仅考虑了重叠区域，还考虑了中心点距离。...3、Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。...因此，可以使用DIoU作为NMS的标准，不仅考虑重叠区域，还考虑了中心点距离。 其中是分类置信度，为NMS阈值，为最高置信度的框。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。...的基础上加入长宽比的考量，能够进一步地快速收敛和提升性能。
如图1所示，DIoU收敛速度和效果都很好，而且DIoU能够用于NMS的计算中，不仅考虑了重叠区域，还考虑了中心点距离。... 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中 Experimental Results *** YOLO v3 on...最小化bbox间的中心点距离，从而使得函数快速收敛；CIoU loss则在DIoU loss的基础上加入长宽比的考量，能够进一步地快速收敛和提升性能。...另外论文提出DIoU-NMS来代替原生的NMS，充分地利用IoU的特性进行优化，从实验结果来看，效果也是很好的 写作不易，未经允许不得转载～ 更多内容请关注知乎专栏/微信公众号【晓飞的算法工程笔记】
在长宽在的情况下，的值通常很小，会导致梯度爆炸，因此在实现时将替换成1 Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域...，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。...因此，可以使用DIoU作为NMS的标准，不仅考虑重叠区域，还考虑了中心点距离 ? 其中是分类置信度，为NMS阈值，为最高置信度的框。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中 Experimental Results ---- YOLO v3 on...最小化bbox间的中心点距离，从而使得函数快速收敛；CIoU loss则在DIoU loss的基础上加入长宽比的考量，能够进一步地快速收敛和提升性能。
非极大值抑制与回归损失优化之路 当前的物体检测算法为了保证召回率，对于同一个真实物体往往会有多于1个的候选框输出。...由于多余的候选框会影响检测精度，因此需要利用NMS过滤掉重叠的候选框，得到最佳的预测输出。 基本的NMS方法，利用得分高的边框抑制得分低且重叠程度高的边框。...1.1 Soft NMS：抑制得分 NMS方法虽有效过滤了重复框，但也容易将本属于两个物体框中得分低的框抑制掉，从而降低了召回率。造成这种现象的原因在于NMS的计算公式。 ?...Soft-NMS算法是一种更加通用的非最大抑制算法。 缺点： Soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。...giou = iou - end_area return giou GIoU的改进使得预测框和真实框即使无重叠也可以优化，然而其依然存在着两个问题：1）对于预测框和真实框在水平或者竖直情况下
详解NMS和soft-nms算法在目标检测中，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种常用的技术，用于在多个候选目标框中选择最佳的目标框。...NMS算法能够根据目标框的置信度和重叠度对目标框进行筛选和排序，从而得到高质量的检测结果。然而，在某些情况下，NMS算法可能会遇到一些问题，如低目标框重叠度下的漏检和过多候选框。...算法通过递减置信度的方式，能够更好地抑制重叠框的竞争，从而减小了漏检和过多候选框的问题。...最终输出了经过NMS和soft-nms算法筛选后的结果。soft-nms算法是一种用于目标检测中非最大值抑制（Non-maximum Suppression，NMS）的改进方法。...这种方法可以根据实际情况自适应地选择合适的抑制阈值，从而提高目标检测的准确性。总结NMS和soft-nms算法是目标检测中常用的选择最佳目标框的技术。
幸运的是，在TensorFlow，PyTorch和其他机器学习库中，网上有许多R-CNN算法的实现。...附录：这里我们将介绍R-CNN运行过程中一些常用算法的细节，如非极大值抑制和Resnet50架构的细节。 2. 图像预处理 在将图像送入网络之前，以下预处理步骤需要应用于图像。...proposal layer简单地将bounding box系数应用于排名靠前的anchor boxes并执行NMS以消除具有大量重叠的框。为清楚起见，下面显示了这些步骤的输出。...绿框显示应用RPN网络计算的回归参数后的anchor boxes。绿色框似乎更紧密地贴合潜在的对象。注意，在应用回归参数之后，矩形仍然是矩形，即没有剪切。还要注意矩形之间的重要重叠。...通过应用非极大值抑制来解决该冗余 ? 红色框显示NMS前的前5个bounding boxes，绿色框显示NMS之后的前5个框。通过抑制重叠的方框，其他方框（得分列表中的较低位置）有机会向上移动 ?
非极大值抑制（NMS）： RCNN会从一张图片中找出n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，我们需要判别哪些矩形框是没用的。...非极大值抑制（NMS）顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。...这里不讨论通用的NMS算法，而是用于在目标检测中用于提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。...但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。
为了移除重复的预测结果，通常还需要非极大值抑制（NMS） 等方法来执行后处理。...NMS 错误抑制，如图 1(a) 所示。...更进一步，本文又为这一新方法引入多种新技术： EMD Loss 损失函数，用以监督实例集预测的学习过程； Set NMS 后处理方法，用以抑制来自不同候选框的重复结果，其目标是克服原始 NMS 方法在密集场景中的应用缺陷...Set NMS 因为采用了 EMD Loss，因此按照定义，一个候选框所预测的实例都是独一无二的。换句话说，只有不同候选框的预测结果之间才存在重复。...在 NMS 算法中，每次在一个框抑制另一个框之前，都额外插入一个测试过程，以检查两个框是否来自同一候选框；如果是，则跳过抑制步骤。
让人惊讶的是，研究者们并不很重视设计快速有效且内存需求低的目标检测器 [17]。...（2）我们的方法的关键基于这一观察：目标检测涉及非极大抑制（NMS）步骤，而这个步骤在端到端学习之外。...因此，为了将 distillation 应用于检测，我们提出了特征图非极大抑制（Feature Map-NMS 或 FM-NMS），其会抑制对应于重叠检测的激活。...distillation 损失在有标注数据和无标注数据上都会使用。FM-NMS 被应用在教师网络的最后一层特征图上以抑制重叠的候选项。 ? 图 4：教师网络在最后一层同时预测边界框坐标和类别概率。...蓝色和绿色表示的每一列对应 N 个检测结果，其中 N 是锚定框（anchor box）的数量。相邻的列通常会得到具有同一类别标签的高度重叠的边界框。
1、传统NMS算法 1.1 NMS介绍 在目标检测中，常会利用非极大值抑制算法(NMS，non maximum suppression)对生成的大量候选框进行后处理，去除冗余的候选框，得到最佳检测框...1.3 优缺点分析 NMS缺点： 1、NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零(既将重叠部分大于重叠阈值Nt的检测框移除)。...soft-NMS算法是一种更加通用的非最大抑制算法。 soft-NMS缺点： soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。...3、Softer-NMS 卡内基梅隆大学与旷视科技的研究人员提出了一种新的非极大抑制算法Softer-NMS[3]，其方法是在Soft-NMS和NMS基础上改进，也算是一脉相承。...4.1 算法思想 传统的NMS算法缺失定位置信度，带来了两个缺点： （1）在抑制重复检测时，由于定位置信度的缺失，分类分数通常被用作给检测框排名的指标。
NMS，即非极大值抑制，就是将一些冗余框去掉，示意图如下： NMS 别看简单，面试常考题，比如动手实现一个 NMS 代码之类的。 这个概念千万不要懵懵懂懂，细节决定成败。...以下图为例，进行说明： 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，我们需要判别哪些矩形框是没用的。...非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C、D、E、F。...#因为ovr数组的长度比order数组少一个，所以这里要将所有下标后移一位 order = order[inds + 1] # 保留有效bbox，就是这轮NMS未被抑制掉的幸运儿，为什么...(dets, 0.5) LOSS 从图片 resize 到网络结构，再到 NMS 都讲完了，最后再说下算法的重中之重，损失函数。
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