画出NMS非极大值抑制流程图
时间: 2023-06-16 12:07:45 浏览: 50
抱歉,由于我是一名语言模型,无法画出流程图。但我可以为您描述非极大值抑制(NMS)的流程:
1. 对于一组目标框(bounding boxes)和它们对应的置信度(confidence scores),按照置信度从大到小排序。
2. 选取置信度最高的目标框,并将其与剩余目标框进行重叠度(overlap)计算。
3. 对于与置信度最高的目标框的重叠度大于一定阈值(如0.5)的目标框,将其删除。
4. 重复2~3步骤,直到所有目标框都被处理过。
5. 返回剩余的目标框作为最终检测结果。
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画出NMS非极大值抑制算法流程图
以下是NMS非极大值抑制算法的简化流程图:
![NMS流程图](https://i.imgur.com/4x0f3mW.png)
其中,输入为一组候选框和它们对应的置信度,输出为经过NMS处理后的一组候选框。具体步骤包括:
1. 按照置信度从高到低排序所有候选框。
2. 取出置信度最高的候选框,并将其加入最终输出列表中。
3. 计算该候选框与其他所有未处理过的候选框的IoU(交并比),并将IoU大于一定阈值(一般为0.5)的候选框从候选框列表中删除。
4. 重复2-3步,直到候选框列表为空。
给出yolo和cnn流程图的链接
很抱歉,我无法提供链接。但是我可以为您简要介绍一下YOLO(You Only Look Once)和CNN(卷积神经网络)的流程。
YOLO是一种实时目标检测算法,它的流程如下:
1. 输入图像被分割成一个固定大小的网格。
2. 每个网格单元预测包含目标的边界框和类别概率。
3. 使用非极大值抑制(NMS)来过滤重叠的边界框。
4. 输出最终的检测结果。
CNN是一种用于图像分类和目标检测的深度学习模型,它的流程如下:
1. 输入图像经过一系列卷积层和池化层,提取图像的特征。
2. 特征经过全连接层,进行分类或回归。
3. 使用损失函数计算模型预测与真实标签之间的误差。
4. 根据误差进行反向传播,更新模型参数。
5. 重复上述步骤,直到模型收敛或达到预定的训练轮数。
希望这些简要介绍对您有所帮助。如需更详细的了解,请自行搜索相关资料。