nms非极大值抑制原理
时间: 2024-01-19 10:13:05 浏览: 35
***)是一种常用的特征提取和目标检测算法中的技术。NMS的原理是通过筛选出局部极大值来得到最优解。在二维边缘提取中,NMS可以筛选掉梯度方向变化率较小的点,以避免产生干扰。在三维关键点检测中,NMS起到了筛选掉非局部极值的作用。在目标检测中,如Yolo和RCNN等模型中也使用了NMS,用于过滤掉较低分数的输出框。
对于NMS的具体实现,一种常见的做法是在一个局部邻域中找到最大值,并将该最大值保留,而将其他邻域中的值抑制为0。这样可以确保只有局部最大值被保留下来,而其他非极大值被抑制掉。具体的实现方法可以根据具体的应用场景和算法进行调整。
相关问题
非极大值抑制算法原理
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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非极大值抑制(NMS)opencv
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression简称NMS)是一种常用的目标检测算法,用于在图像中抑制重叠的边界框,只保留最具代表性的边界框。
在OpenCV中,NMS通常用于物体检测任务中,例如人脸检测、目标检测等。它的基本原理是通过设置一个阈值,筛选出具有最高置信度的边界框,并消除与其高度重叠的其他边界框。
以下是NMS在OpenCV中的基本步骤:
1. 首先,对于每个边界框,计算其置信度得分。
2. 对所有边界框按照置信度得分进行排序,得到一个有序列表。
3. 选择得分最高的边界框,并将其添加到最终结果列表中。
4. 遍历剩余的边界框,计算它们与已选择的边界框的重叠程度(例如IoU,交并比)。
5. 如果重叠程度高于设定的阈值,则将该边界框从列表中移除;否则,将其添加到最终结果列表中。
6. 重复步骤4和步骤5,直到遍历完所有边界框。
通过这样的处理,NMS可以有效地抑制重叠的边界框,只保留最具代表性的边界框,从而提高目标检测的准确性和效率。