non_max_suppression 这是什么意思
时间: 2023-09-26 21:09:50 浏览: 49
non_max_suppression 是一种目标检测中常用的算法,用于在重叠的候选框中选择最的检测结果。在目标检测中,通常会生成多个选框,每个候选框表示可能包含目标物体的区域。由于候选框之间可能存在叠,为了避免重复检测同一个目标,需要使用 non_max_suppression 算法进行筛选。
该算法的主要思想是计算候选框之间的重叠程度,并根据一定的阈值将重叠程度较高的候选框进行抑制(即剔除)。具体来说,算法会首先按照候选框中物体的置信度进行排序,然后从置信度最高的候选框开始,逐个比较其与后续候选框的重叠程度。如果两个候选框的重叠程度超过了设定的阈值,则会剔除置信度较低的那个候选框。这样一直进行下去,直到所有候选框都被处理完毕。
通过 non_max_suppression 算法,可以有效地减少重复检测的情况,提高目标检测算法的准确性和效率。
相关问题
yolo中的non_max_suppression函数返回的什么
YOLO 中的 non_max_suppression 函数用于去除重叠的边界框,只保留最可能的目标框。该函数会返回一个保留下来的边界框列表,其中每个边界框由以下几个元素组成:
1. 边界框的左上角和右下角坐标:这些坐标表示边界框在原始图像中的位置。
2. 边界框的置信度得分:这个得分反映了模型对该边界框所含目标的置信程度。
3. 边界框所属的类别:如果模型需要检测多类目标,则该元素表示该边界框所属的目标类别。
因此,当使用 non_max_suppression 函数时,我们会得到一个包含所有保留下来的边界框的列表,每个边界框都有自己的坐标、得分和类别。这些边界框可以用于最终的目标检测结果。
non_max_suppression
non_max_suppression 是一种图像处理算法,它可以在目标检测中用来过滤重叠的检测框。它的基本思想是通过计算每个检测框的非最大值抑制值来确定哪些框应该被保留。这样可以减少多余的检测框,并提高检测算法的准确率。