Efficient Non Maximum Suppression 笔记（不完整版）

本文主要是介绍Efficient Non Maximum Suppression 笔记（不完整版），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

         目前只记录了非极大值的基本方法。

         非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），可以被理解为局部最大搜索，即领域范围内的最大值。给定一个n，1D邻域包括一个点的左侧和右侧的n个点，2D邻域为以当前点为中心的(2n+1)×(2n+1)区域。NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别等。

        1-D NMS

         大部分的文章都会以3邻域来做一个比较简单易懂的说明：

       i ← 1;while i+1 < W do if I[i] > I[i+1] thenif I[i] >= I[i - 1] thenMaximumAt(i);elsei ← i+1;while i+1 < W AND I[i] <= I[i + 1] doi ← i+1;if i+1 < W thenMaximumAt(i);i ← i + 2;

          步骤说明：

1、如果一个点比其左右两侧点的值都大，即得到局部最大值，3 - 5行。

2、在处理过程中，如果未得到局部最大值，可以知道i + 1 点比左侧的i点小，那么在下一次处理时，i = i + 2，11行。

1-D n邻域，我以为可以这样写：

 i ← n;while i+n < W do mi = i;forall j ∈ [i+1,i+n] && i+n < W doif I[mi] < I[j]mi = j;if mi != ii = mi;continue;forall j ∈ [i-n,i-1]  do if   I[i] <= I[j] thenbreak;if j == iMaximumAt(i);i = i + 2n;

论文上却比这样更复杂，应该是加快计算速度吧，看不太懂，记下细看：

        2-D NMS

         2-D的思路与1-D有些不同，伪代码如下：

        对于一点，先找点i右下方区域(n+1)×(n+1))最大的点m，然后判断m左上方、上方、左侧的(n+1)×(n+1)是否比m值小，如果是，则认为找到局部最大值。与我想像的有些不同。

这篇关于Efficient Non Maximum Suppression 笔记（不完整版）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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