NMS怎么才能让一个物体只有一个类别的框
时间: 2023-06-08 17:07:36 浏览: 62
NMS指的是非极大值抑制,它的作用是对物体检测结果进行筛选和优化。如果需要让一个物体只有一个类别的框,可以在进行NMS操作时,设置一个阈值,只保留分数最高的框并筛掉多余的框,这样就能保证每个物体只有一个框。具体实现可以在计算IOU(重叠度)时,如果IOU值超过设定的阈值,则判定为同一物体,只保留分数最高的框。
相关问题
怎么才能让一个物体只有一个类别的框
您可以使用图像识别技术和目标检测算法,通过对物体进行分类和定位来实现只有一个类别的框。具体而言,您可以使用深度学习模型,如Faster R-CNN、YOLO或SSD,对图像中的物体进行识别和定位,然后根据所识别出的物体类别信息,将该物体所在的框标注为此类别的框。同时,您还可以使用一些后处理技术,如非极大值抑制(NMS)算法来进一步优化物体的检测结果。
用c++代码写一个nms
以下是一个简单的 C++ 版本的非极大值抑制(NMS)的实现代码,假设输入框已经按照置信度从高到低排序:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
struct BBox {
float xmin, ymin, xmax, ymax;
float score;
};
float iou(const BBox& a, const BBox& b) {
float area_a = (a.xmax - a.xmin) * (a.ymax - a.ymin);
float area_b = (b.xmax - b.xmin) * (b.ymax - b.ymin);
float xmin = std::max(a.xmin, b.xmin);
float ymin = std::max(a.ymin, b.ymin);
float xmax = std::min(a.xmax, b.xmax);
float ymax = std::min(a.ymax, b.ymax);
float inter_area = std::max(xmax - xmin, 0.0f) * std::max(ymax - ymin, 0.0f);
float union_area = area_a + area_b - inter_area;
return inter_area / union_area;
}
void nms(std::vector<BBox>& boxes, float threshold) {
std::vector<float> scores;
for (const auto& box : boxes) {
scores.push_back(box.score);
}
std::vector<int> keep;
while (!scores.empty()) {
int idx_max_score = std::distance(scores.begin(), std::max_element(scores.begin(), scores.end()));
keep.push_back(idx_max_score);
for (const auto& i : keep) {
for (auto it = scores.begin(); it != scores.end(); ++it) {
if (it - scores.begin() == i) {
*it = -1;
}
}
}
for (auto it = scores.begin(); it != scores.end();) {
if (*it == -1) {
it = scores.erase(it);
} else {
++it;
}
}
for (auto it = boxes.begin(); it != boxes.end();) {
if (it - boxes.begin() == idx_max_score) {
it = boxes.erase(it);
} else {
++it;
}
}
for (auto it = boxes.begin(); it != boxes.end();) {
if (iou(boxes[idx_max_score], *it) > threshold) {
it = boxes.erase(it);
} else {
++it;
}
}
}
boxes.clear();
for (const auto& i : keep) {
boxes.push_back(boxes[i]);
}
}
int main() {
std::vector<BBox> boxes = {
{0.2, 0.1, 0.6, 0.5, 0.9},
{0.1, 0.3, 0.7, 0.8, 0.8},
{0.3, 0.3, 0.8, 0.9, 0.7},
{0.4, 0.2, 0.9, 0.6, 0.5},
{0.5, 0.1, 1.0, 0.7, 0.6},
};
nms(boxes, 0.5);
for (const auto& box : boxes) {
std::cout << box.xmin << ", " << box.ymin << ", " << box.xmax << ", " << box.ymax << ", " << box.score << std::endl;
}
return 0;
}
```
这段代码中,我们定义了一个 BBox 结构体,用于表示一个检测框的坐标和置信度。`iou` 函数用于计算两个框的交并比(IoU),`nms` 函数用于进行非极大值抑制操作。在 `nms` 函数中,我们首先将所有框的置信度存入 `scores` 容器中,用 `keep` 容器保存没有被抑制的框的索引,然后在每次循环中,找到置信度最高的框,将其索引加入到 `keep` 容器中,并将与其 IoU 大于阈值的框从 `scores` 和 `boxes` 容器中删除。最后,将被保留的框保存到 `boxes` 容器中返回。在 `main` 函数中,我们构造了一个简单的检测框列表,调用 `nms` 函数进行抑制操作,并输出结果。
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