pytorch nms

PyTorch中的NMS（非极大值抑制）是一种用于去除重叠边界框的技术，保留最具代表性的边界框。在PyTorch中，NMS有多种实现方式。

首先，我们可以看到官方实现中使用了torchvision.ops.boxes模块的nms函数。这个函数接受四个参数，分别是bboxes（包含边界框信息的张量）、labels（包含边界框对应的标签信息的张量）、scores（包含边界框得分的张量）和iou_threshold（IoU阈值）。函数返回被保留的非抑制边界框的索引。根据代码中的调用，可以看到它会将得分高的边界框保留下来，并进行一些可视化操作。

另一种实现方式是通过自定义函数实现NMS。这个自定义函数使用了PyTorch的box_iou函数计算边界框之间的IoU，并通过对得分进行排序和比较来进行非极大值抑制。函数的参数是bboxes（包含边界框信息的张量）、scores（包含边界框得分的张量）和iou_threshold（IoU阈值）。函数返回被保留的非抑制边界框的索引。

无论是使用官方实现还是自定义函数，NMS都是一个用于去除重叠边界框的技术，它可以根据设定的IoU阈值选择最具代表性的边界框。在这个过程中，得分高的边界框通常被保留下来，而与其重叠度高的边界框则被抑制。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch实现非极大值抑制(NMS)](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/127712161)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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