NMS非极大值抑制是什么
时间: 2023-06-24 15:03:10 浏览: 56
NMS(Non-Maximum Suppression)非极大值抑制是目标检测领域常用的一种技术,用于解决物体检测算法中一个物体被多个框检测到的问题。在目标检测中,一张图片中可能会有多个物体,检测算法会输出多个框来表示这些物体在图片中的位置和大小。但是有时候,同一个物体可能被多个框检测到,这时候就需要使用 NMS 技术来去除重复的框,只保留置信度最高的框。
具体来说,NMS 技术的核心思想是,对于每个类别的检测框,按照其置信度从高到低排序,然后从置信度最高的框开始,依次判断其与后面所有框的 IoU(Intersection over Union)值,如果 IoU 值大于一定阈值,则将该框舍去,否则保留该框。这样一来,对于同一个物体被多个框检测到的情况,只会保留置信度最高的那一个框,其余框将被抑制。这样可以有效减少重复检测的框,提高检测精度。
相关问题
nms非极大值抑制有哪些
nms非极大值抑制有以下几种方法和改进:
1. 基本的NMS方法是利用得分高的边框来抑制得分低且重叠程度高的边框。这种方法简单有效,但在更高的目标检测需求下存在一些缺点。
2. Soft NMS是一种改进的方法,它通过对重叠框的得分进行一定的衰减,而不是直接抑制掉得分低的边框。这样可以保留一些得分低但可能是真正目标的边框。
3. Softer NMS是Soft NMS的进一步改进,它在计算重叠框的得分衰减时引入了一个可学习的参数。这个参数可以根据具体的数据进行优化,从而更加灵活地调整得分衰减的方式。
4. Adaptive NMS是根据物体密集程度自适应调整NMS阈值的方法。它通过使用卷积神经网络(CNN)来判断人群的密集程度,并根据密集程度决定NMS阈值的大小。
5. IoUNet是一种基于IoU(Intersection over Union)的方法,它通过训练一个神经网络来预测边框之间的IoU值。然后,根据IoU值来判断是否进行非极大值抑制。
综上所述,nms非极大值抑制有基本的NMS方法、Soft NMS、Softer NMS、Adaptive NMS和IoUNet等不同的方法和改进。每种方法都有其特点和适用场景,可以根据具体需求选择合适的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【目标检测系列】非极大值抑制(NMS)的各类变体汇总](https://blog.csdn.net/weixin_47196664/article/details/106754955)[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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nms非极大值抑制原理
***)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。