nms专题
【M2Det】编译Cython版本NMS
具体参考来自于https://github.com/MrGF/py-faster-rcnn-windows 由于编译gpu版本比较麻烦，所以需要将gpu部分注释掉，只编译cpu即可（GPU版本可以根据本文章顶部链接自行修改） 进入到M2Det/utils目录下，将该目录下的build.py修改为如下形式： # --------------------------------------
（超详细）YOLOV7改进-Soft-NMS(支持多种IoU变种选择)
1.在until/general.py文件最后加上下面代码 2.在general.py里面找到这代码，修改这两个地方 3.之后直接运行即可
目标检测：NMS代码
非极大值抑制NMS是目标检测常用的后处理算法，用于剔除冗余检测框 总体概要： 对NMS进行分类，大致可分为以下六种，这里是依据它们在各自论文中的核心论点进行分类，这些算法可以同时属于多种类别。 分类优先：传统NMS，Soft-NMS (ICCV 2017) 定位优先：IoU-Guided NMS (ECCV 2018) 加权平均：Weighted NMS (ICME Worksho
非极大值抑制(NMS)的原理理解
假设有ABCDEF这么多个得分框（已经按照得分从小到大排序）。 1、从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值; 2、假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。 3、从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框
YOLOv10 | 无NMS的YOLO | 实时端到端目标检测的新突破
过去几年里，YOLOs因在计算成本和检测性能之间实现有效平衡而成为实时目标检测领域的主流范式。研究人员针对YOLOs的结构设计、优化目标、数据增强策略等进行了深入探索，并取得了显著进展。然而，对非极大值抑制（NMS）的后处理依赖阻碍了YOLOs的端到端部署，并对推理延迟产生负面影响。此外，YOLOs中各种组件的设计缺乏全面和彻底的审查，导致明显的计算冗余并限制了模型的性能。这导致次优的效率，以及性
YOLOv3的NMS参数调整对模型的准确率和召回率分别有什么影响？
YOLOv3中的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种关键的后处理步骤，用于从模型的预测中去除重叠的边界框，从而提高检测的准确性。NMS参数的调整直接影响到模型的准确率（Precision）和召回率（Recall），具体如下： 1. NMS阈值（`nms_thresh`）： - 提高NMS阈值：会减少被抑制的边界框数量，从而保留更多的边界框。这可能会
YOLOv5 | NMS | 手动实现NMS
这个NMS可以按照相同的类别进行nms，不同类别是不会进行nms的，可以加一个“开关”（参数）来控制是否使用进行同类别iou，但是懒得加了哈哈哈哈 ，就是一个if语句，offset这个简直绝了，学的源码的哈哈哈哈哈哈，不信你去看 YOLOv5 | NMS | 源码解析-CSDN博客 import numpy as npimport torchdef nms(boxes, score, con
目标检测之Softer-NMS
一、目标检测之Softer-NMS Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1809.08545论文翻译：https://blog.csdn.net/weixin_42662134/article/details/88967206论文详解：
目标检测之Soft-NMS
一、目标检测之Soft-NMS Improving Object DetectionWith One Line of Code 论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04503论文代码：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms 二、Soft-NMS 算法 原来的NMS可以描述如下：将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0
浅易理解：非极大抑制NMS
什么是非极大抑制NMS 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种在计算机视觉和图像处理领域中广泛使用的后处理技术，特别是在目标检测任务中。它的主要目的是解决目标检测过程中出现的重复检测问题，即对于同一个物体，算法可能会预测出多个重叠或相似的边界框（bounding boxes）。 在目标检测算法得出一系列候选边界框及其对应的类别得分（conf
Faster RCNN 推理 从头写 java (六) NMS (非最大值抑制)
1. 图片预处理2. RPN网络预测3. RPN to ROIs4. Classifier 网络预测5. Classifier网络输出对 ROIs过滤与修正6. NMS (非最大值抑制)7. 坐标转换为原始图片维度 一: 输入输出 输入: candidate_bboxes: shape 为 [M, 4]candidate_probs: shape 为 [M, ] 输出: bboxes
python numpy极简版代码实现IOU和NMS
搞视觉的出去求职，这道题也是高频出现要求手写的题目。当然搞CV不会IOU/NMS，堪比翟天临博士没听过知网。 开始面试前，对这道题一定要做到必知必会！ 讲解见我另外一篇博客：numpy实现目标检测中的IOU和NMS 代码实现版本见： import numpy as npdef compute_iou(box1, box2):# 计算两个矩形的交集x1 = max(box1[0], box2[0
NMS(非极大值抑制)在物体检测中的应用
转自：http://blog.csdn.net/running_j/article/details/51727350 非极大值抑制在物体检测方面的应用 结合faster-rcnn给出的py_cpu_nms.py的源码来介绍一下nms算法在物体检测方面的应用。faster-rcnn中经过rpn层之后会得到一些boundingbox和boundingbox对应的属于某一类的分数（置信度）。所
Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd
这两年不少人在做NMS的优化工作。NMS是检测的后处理工作，在RCNN系列算法中，会从一张图片中找出很多个候选框（可能包含物体的矩形边框），NMS就是去除冗余矩形框的过程。具体流程如下： 对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式.选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中.通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B
艾德威特的Web NMS的OEM网管方案评估
最近又评估了一下艾德威特（现在改名叫卓豪）的Web NMS的OEM网管方案，发现今年其5.0版本已经发布了。按其网站上介绍，国内众多通信行业内知名企业在其客户名单中，我不知道这些知名企业使用它的网管平台到什么程度，有哪几个的网管确实是架构于Web NMS的，单就我们自己的需要而言，还是能满足我们的网管平台要求的，其已经实现的一些技术，如拓补图，机架图，热备份，分布式，对CORBA,SNMP,TL1
深入浅出理解目标检测的非极大值抑制(NMS)
一、参考资料 物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解 目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现 Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS) 二、非极大值抑制(NMS)相关介绍 1. NMS的概念 非极大抑制(non maximum suppression, NMS)，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。
深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制
一、参考资料 物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解 目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现 Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS) 二、非极大抑制(NMS)相关介绍 1. NMS的概念 非极大抑制(non maximum suppression, NMS)，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。在
深度学习常用代码总结(k-means, NMS)
目录 一、k-means 算法 二、NMS 一、k-means 算法 k-means 是一种无监督聚类算法，常用的聚类算法还有 DBSCAN。k-means 由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。具体实现步骤为： 设定 K 个类别的中心的初值；计算每个样本到 K个中
没有NMS！阿里巴巴和阿大提出PSS：更简单有效的端到端目标检测
点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶 重磅干货，第一时间送达 本文作者：SuperHui | 来源：知乎（已授权） https://zhuanlan.zhihu.com/p/347515623 简单介绍一下我们最近的一项关于end-to-end检测方面的工作： Object Detection Made Simpler by Eliminating Heuristic NMS 论文链
面试题-手撕NMS(非极大值抑制)
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种常用于目标检测和计算机视觉中的算法，用于去除重叠的边界框，保留最可能是真实目标的边界框。 其核心就是对一组检测框，找出其中属于同一个类别且分数最高的那个框，然后把和这个框的IOU值大于阈值的那些框都删掉。 在NMS中，其实用到了计算IOU的方法，可以参考：面试题-手撕IOU计算 下面是代码： #include <i
目标检测阅读总结(一)之RCNN以及NMS
开始看目标检测方面论文，里面有很多经典，会在这儿记录下论文中的优点和代码中的问题，也会把别人blog比较好的观点总结。 阅读顺序差不多按照: https://github.com/amusi/awesome-object-detection R-CNN 参考：https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51066975 http
深度学习 基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip
1、 Anchor base和Anchor free 1.1 Anchor base Anchor base，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchor base物体检测方法：Fast R-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet 1.2 Anchor Free Anchor Fr
使用detectron2 出现 RuntimeError: object has no attribute nms 报错记录
代码环境： python = 3.6 torch = 1.6.0 torchvision = 0.7.0 cuda = 9.2 detectron2 = 0.4 安装torch和torchvision命令（来自pytorch官网V1.6.0） conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
YOLOv5改进 | 添加SE注意力机制 + 更换NMS之EIoU-NMS
前言：Hello大家好，我是小哥谈。为提高算法模型在不同环境下的目标识别准确率，提出一种基于改进 YOLOv5 深度学习的识别方法（SE-NMS-YOLOv5），该方法融合SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制模块和改进非极大值抑制对数据集进行训练和测试。研究表明，SE-NMS-YOLOv5 目标识别方法有效地解决了不同场景下的检测准确率低的问题，提升了检测和识别的整