mmdetection nms

mmdetection中的NMS是指非极大值抑制（Non-Maximum Suppression），用于在目标检测中去除冗余的预测框。在mmdetection框架中，NMS的应用有两个地方。首先，在训练和测试过程中，RPN（Region Proposal Network）阶段会使用batched_nms方法来消除部分重复的proposal。其代码位于mmdet/models/dense_heads/rpn_head.py的231行左右。其次，在测试过程中，bbox_head.py中的multiclass_nms方法会返回经过NMS处理后的预测框结果。该方法的代码位于mmdet/models/roi_heads/bbox_heads/bbox_head.py的375行左右。通过找到NMS的代码位置，我们可以对其结果进行可视化。在测试过程中，执行相应的命令即可得到预测框的情况。NMS对于anchor-based方法非常重要，可以大大减小预测框的数量并消除一对多的情况。\[1\]\[2\]
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- *1* *2* *3* [【mmdetection】— 可视化 NMS 前后的预测框](https://blog.csdn.net/weixin_46600060/article/details/125434978)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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