非极大值抑制算法原理
时间: 2023-11-05 07:20:55 浏览: 76
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法是一种用于目标检测中的方法,它的主要原理是抑制不是极大值的元素,从而选择具有最高置信度的边界框。NMS算法的目的是消除多余的窗口,找到最佳物体检测位置。
NMS算法的基本思想是,在目标检测过程中,检测器会生成多个候选边界框,每个边界框都有一个对应的置信度分数。为了选择最佳的边界框,NMS算法会先按照置信度对边界框进行排序,然后从置信度最高的边界框开始,逐个比较其它边界框。
具体步骤如下:
1. 对所有候选边界框按照置信度进行降序排序。
2. 选择置信度最高的边界框作为初始边界框,并将其添加到最终的结果列表中。
3. 逐个比较当前边界框与其它边界框的重叠程度。如果重叠程度高于预设的阈值(例如IoU阈值),则将该边界框剔除,否则将其添加到最终的结果列表中。
4. 重复步骤3,直到所有的边界框都被比较完毕。
5. 最终,最终的结果列表中只保留了置信度最高且没有被剔除的边界框,即为NMS算法的输出结果。
通过这种方式,NMS算法能够有效地消除重复的边界框,只保留具有最高置信度的边界框,从而提取出目标检测中分数最高的窗口。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测中NMS(非极大值抑制)原理解析](https://blog.csdn.net/weixin_61961691/article/details/129415238)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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