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前言：Hello大家好，我是小哥談。NMS是指非極大值抑制（non maximum suppression），它是一種常用于物體檢測任務(wù)的算法。在物體檢測中，通常會有多個預(yù)測框（bounding box）被提議出來，并且這些框可能存在重疊或者重復(fù)的情況。NMS的目的就是通過抑制非極大值的方式，來選擇出最具代表性的框。本節(jié)課就給大家介紹一下非極大值抑制的概念、原理及其算法實現(xiàn)。???
?前期回顧：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-654300.html
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目標(biāo)檢測（object detection）=what + where Localization+Recongnition 類別標(biāo)簽（category label） 置信度得分（confidence score） 最小外接矩形（bounding box） 定位是找到檢測圖像中帶有一個給定標(biāo)簽的單個目標(biāo)； 檢測是尋找到圖像中帶有給定標(biāo)簽的所有目標(biāo) 目標(biāo)檢測性能指標(biāo)= 檢測精度+檢測速
一文看懂卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-CNN（基本原理+獨特價值+實際應(yīng)用）- 產(chǎn)品經(jīng)理的人工智能學(xué)習(xí)庫 (easyai.tech) 人類的視覺原理如下 ：從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素 Pixels），接著做初步處理（大腦皮層某些細(xì)胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形
在上一篇文章YOLOv5圖像分割--SegmentationModel類代碼詳解有講到圖像經(jīng)過YOLOv5網(wǎng)絡(luò)后得到的輸出形式，主要是調(diào)用了BaseModel類下的forward得到的輸出，輸出的shape為【batch,25200,117】，這里的25200相當(dāng)于總的anchors數(shù)量【以640*640的輸入為例，共有anchors=80*80*3+40*40*3+20*20*3】，117為5[x,y,
“NMS 多標(biāo)簽檢測”（multi_label = False）是一個關(guān)于 YOLOv5 模型推理設(shè)置的參數(shù)，具體來說，它控制非最大抑制（NMS）的行為。要理解這個設(shè)置，我們首先需要了解 NMS 和它在目標(biāo)檢測中的作用。 非最大抑制 (NMS) 在目標(biāo)檢測任務(wù)中，模型會對圖像中可能存在的每個目標(biāo)輸出多個
百度飛槳(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字檢測識別系統(tǒng) 預(yù)測部署簡介與總覽 百度飛槳(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字檢測識別系統(tǒng) Paddle Inference 模型推理（離線部署） 百度飛槳(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字檢測識別系統(tǒng) 基于 Paddle Serving快速使用（服務(wù)化部署 - CentOS） 百度飛槳(PaddlePaddle) - PP
在目標(biāo)檢測任務(wù)中，一個目標(biāo)可能會被多個邊界框檢測到，這些邊界框可能會有不同的位置和大小，但表示同一個目標(biāo)。 非極大值抑制 （Non-Maximum Suppression， NMS ）是一種常用的方法，用于抑制這些重疊的邊界框，只保留置信度最高的那個邊界框，從而得到最終的目標(biāo)檢測結(jié)
NMS（非極大值抑制）算法非極大值抑制是用于減少物體檢測算法中重疊邊界框或區(qū)域的數(shù)量的技術(shù)。通過對每個類別的檢測框按置信度排序，然后逐個遍歷，保留置信度最高的框，并抑制與其重疊且置信度低的框，從而得到更準(zhǔn)確和簡潔的檢測結(jié)果。 假設(shè)我們使用一個人臉檢
非極大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是目標(biāo)檢測中常用的一種技術(shù)，它的主要作用是去除冗余和重疊過高的框，并保留最佳的幾個。 NMS計算的具體步驟如下： 首先根據(jù)目標(biāo)檢測模型輸出結(jié)果，得到一系列候選框及其對應(yīng)的概率分?jǐn)?shù)。 對所有候選框按照概率分?jǐn)?shù)進行降序
作者主頁： 愛笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度學(xué)習(xí),YOLO,活動領(lǐng)域博主 愛笑的男孩。擅長深度學(xué)習(xí),YOLO,活動,等方面的知識,愛笑的男孩。關(guān)注算法,python,計算機視覺,圖像處理,深度學(xué)習(xí),pytorch,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),opencv領(lǐng)域. https://blog.csdn.net/Code_and516?type=collect 個人介紹：打工人。 分享內(nèi)容
