CNN的各种知识点(四): 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)
- 1. 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)
- 概念:
- 算法步骤:
- 具体例子:
- PyTorch实现:
- 总结:
1. 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)
概念:
非极大值抑制是目标检测中用于消除冗余检测框的后处理算法。当多个检测框重叠检测到同一物体时,NMS通过保留置信度最高的框,抑制与其高度重叠的其他框来获得最终结果。
算法步骤:
- 将所有检测框按置信度降序排序
- 选取最高置信度的框加入最终结果集
- 计算该框与剩余所有框的IoU(交并比)
- 删除IoU超过阈值的框
- 重复步骤2-4直到所有框处理完毕
具体例子:
假设检测到3个框:
- Box1: (x1,y1,x2,y2)=(10,10,50,50), score=0.9
- Box2: (15,15,55,55), score=0.8
- Box3: (100,100,150,150), score=0.7
设置IoU阈值=0.5:
- 选择Box1(最高分0.9)
- 计算Box1与Box2的IoU≈0.62 > 0.5,删除Box2
- 计算Box1与Box3的IoU=0,保留Box3
最终保留Box1和Box3
PyTorch实现:
import torch
from torchvision.ops import nms# 输入格式:boxes格式为(x1,y1,x2,y2)
boxes = torch.tensor([[10,10,50,50],[15,15,55,55],[100,100,150,150]], dtype=torch.float32)scores = torch.tensor([0.9, 0.8, 0.7])# 执行NMS
keep_idx = nms(boxes=boxes, scores=scores, iou_threshold=0.5)print("保留的索引:", keep_idx) # 输出 tensor([0, 2])
总结:
NMS是目标检测中关键的后处理步骤。实际应用中需要注意:
- NMS的IoU阈值需要根据具体任务调整
相关文章:
CNN的各种知识点(四): 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS) 1. 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)概念:算法步骤:具体例子:PyTorch实现: 总结: 1. 非极大值抑制(…...
虚幻基础16:locomotion direction
locomotion locomotion:角色运动系统的总称:包含移动、奔跑、跳跃、转向等。 locomotion direction 玩家输入 玩家输入:通常代表玩家想要的移动方向。 direction 可以计算当前朝向与移动方向的Δ。从而实现朝向与移动(玩家输入)方向的分…...
C++游戏开发实战:从引擎架构到物理碰撞
📝个人主页🌹:一ge科研小菜鸡-CSDN博客 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 1. 引言 C 是游戏开发中最受欢迎的编程语言之一,因其高性能、低延迟和强大的底层控制能力,被广泛用于游戏…...
代理模式——C++实现
目录 1. 代理模式简介 2. 代码示例 1. 代理模式简介 代理模式是一种行为型模式。 代理模式的定义:由于某些原因需要给某对象提供一个代理以控制该对象的访问。这时,访问对象不适合或者不能直接访问引用目标对象,代理对象作为访问对象和目标…...
什么情况下,C#需要手动进行资源分配和释放?什么又是非托管资源?
扩展:如何使用C#的using语句释放资源?什么是IDisposable接口?与垃圾回收有什么关系?-CSDN博客 托管资源的回收有GC自动触发,而非托管资源需要手动释放。 在 C# 中,非托管资源是指那些不由 CLR(…...
LeetCode 2909. 元素和最小的山形三元组 II
**### LeetCode 2909. 元素和最小的山形三元组 II 问题描述 给定一个下标从 0 开始的整数数组 nums,我们需要找到一个“山形三元组”(i, j, k)满足以下条件: i < j < knums[i] < nums[j] 且 nums[k] < nums[j] 并…...
搬迁至bilibili声明
我将搬迁到bilibili ,用户名:北苏清风 在这个用户名上的文章部分将出自csdn的这个账号,均属于本人原创...
【周易哲学】生辰八字入门讲解(八)
😊你好,我是小航,一个正在变秃、变强的文艺倾年。 🔔本文讲解【周易哲学】生辰八字入门讲解,期待与你一同探索、学习、进步,一起卷起来叭! 目录 一、六亲女命六亲星六亲宫位相互关系 男命六亲星…...
复制粘贴小工具——Ditto
在日常工作中,复制粘贴是常见的操作,但Windows系统自带的剪贴板功能较为有限,只能保存最近一次的复制记录,这对于需要频繁复制粘贴的用户来说不太方便。今天,我们介绍一款开源、免费且功能强大的剪贴板增强工具——Dit…...
3、从langchain到rag
文章目录 本文介绍向量和向量数据库向量向量数据库 索引开始动手实现rag加载文档数据并建立索引将向量存放到向量数据库中检索生成构成一条链 本文介绍 从本节开始,有了上一节的langchain基础学习,接下来使用langchain实现一个rag应用,并稍微…...
稀疏进化训练:机器学习优化算法中的高效解决方案
稀疏进化训练:机器学习优化算法中的高效解决方案 稀疏进化训练:机器学习优化算法中的高效解决方案引言第一部分:背景与动机1.1 传统优化算法的局限性1.2 进化策略的优势1.3 稀疏性的重要性 第二部分:稀疏进化训练的核心思想2.1 稀…...
10 Flink CDC
10 Flink CDC 1. CDC是什么2. CDC 的种类3. 传统CDC与Flink CDC对比4. Flink-CDC 案例5. Flink SQL 方式的案例 1. CDC是什么 CDC 是 Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数…...
【LeetCode 刷题】回溯算法-子集问题
此博客为《代码随想录》二叉树章节的学习笔记,主要内容为回溯算法子集问题相关的题目解析。 文章目录 78.子集90.子集II 78.子集 题目链接 class Solution:def subsets(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:res, path [], []def dfs(start: int) ->…...
OpenCV 版本不兼容导致的问题
问题和解决方案 今天运行如下代码,发生了意外的错误,代码如下,其中输入的 frame 来自于 OpenCV 开启数据流的读取 """ cap cv2.VideoCapture(RTSP_URL) print("链接视频流完成") while True:ret, frame cap.rea…...
低成本、高附加值,具有较强的可扩展性和流通便利性的行业
目录 虚拟资源类 1. 网课教程 2. 设计素材 3. 软件工具 服务类 1. 写作服务 2. 咨询顾问 3. 在线教育 4. 社交媒体管理 虚拟资源类 1. 网课教程 特点:高附加值,可复制性强,市场需求大。 执行流程: 选择领域:…...
DirectShow过滤器开发-读视频文件过滤器(再写)
下载本过滤器DLL 本过滤器读取视频文件输出视频流和音频流。流类型由文件决定。已知可读取的文件格式有:AVI,ASF,MOV,MP4,MPG,WMV。 过滤器信息 过滤器名称:读视频文件 过滤器GUID:…...
代码练习2.3
终端输入10个学生成绩,使用冒泡排序对学生成绩从低到高排序 #include <stdio.h>void bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i 0; i < n-1; i) {for (int j 0; j < n-i-1; j) {if (arr[j] > arr[j1]) {// 交换 arr[j] 和 arr[j1]int temp arr[…...
基于 Redis GEO 实现条件分页查询用户附近的场馆列表
🎯 本文档详细介绍了如何使用Redis GEO模块实现场馆位置的存储与查询,以支持“附近场馆”搜索功能。首先,通过微信小程序获取用户当前位置,并将该位置信息与场馆的经纬度数据一同存储至Redis中。利用Redis GEO高效的地理空间索引能…...
【大数据技术】案例01:词频统计样例(hadoop+mapreduce+yarn)
词频统计(hadoop+mapreduce+yarn) 搭建完全分布式高可用大数据集群(VMware+CentOS+FinalShell) 搭建完全分布式高可用大数据集群(Hadoop+MapReduce+Yarn) 在阅读本文前,请确保已经阅读过以上两篇文章,成功搭建了Hadoop+MapReduce+Yarn的大数据集群环境。 写在前面 Wo…...
Selenium 使用指南:从入门到精通
Selenium 使用指南:从入门到精通 Selenium 是一个用于自动化 Web 浏览器操作的强大工具,广泛应用于自动化测试和 Web 数据爬取中。本文将带你从入门到精通地掌握 Selenium,涵盖其基本操作、常用用法以及一个完整的图片爬取示例。 1. 环境配…...
如何在树莓派上用TinyProxy搭建轻量级HTTP代理(附性能优化技巧)
树莓派上部署TinyProxy的工程实践与深度调优指南 当你在咖啡厅用树莓派搭建的微型服务器调试物联网设备时,突然发现所有外网请求都需要经过代理——这就是TinyProxy在嵌入式场景下的典型应用。不同于x86服务器的部署,在ARM架构的树莓派上运行代理服务需要…...
c++阿克曼函数详解
不爱吃饭的蓝胖子要开始整活了!!!大家好,我是蓝胖子!好久不见,倍感思念!今天带来的是--C阿克曼函数~~希望你能看到最后,有惊喜哈!正片开始 ——————————————…...
Linux环境下Oracle 19C补丁安装保姆级教程:从下载到验证的完整流程
Linux环境下Oracle 19C补丁安装全流程实战指南 在数据库运维工作中,补丁管理是确保系统安全稳定运行的关键环节。Oracle 19C作为当前长期支持版本,其补丁安装过程虽然标准化程度高,但实际操作中仍存在不少容易踩坑的细节。本文将基于实战经验…...
从抓包实战到协议栈:深入解析DDS核心报文与通信机制
1. 从HelloWorld抓包开始认识DDS 第一次接触DDS协议时,很多人会被各种专业术语搞得晕头转向。其实最快的学习方式就是从实际案例入手——就像我当初用Fast DDS的HelloWorld示例做实验那样。这个经典案例包含一个发布者和一个订阅者,正好能展示DDS最核心…...
深入理解Java AQS:抽象队列同步器的核心原理与实战指南
深入理解Java AQS:抽象队列同步器的核心原理与实战指南 【免费下载链接】JavaGuide Java 面试 & 后端通用面试指南,覆盖计算机基础、数据库、分布式、高并发、系统设计与 AI 应用开发 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/JavaGuide …...
深入解析Triton Inference Server的Backend机制与实战配置
1. Triton Inference Server的Backend机制揭秘 第一次接触Triton Inference Server时,我被它的Backend机制搞得一头雾水。直到在真实项目中踩过几次坑后,才真正理解它的精妙之处。简单来说,Backend就像是一个万能适配器,让Triton能…...
世界第一个开源可商用 .NET Office 转 PDF 工具/库 - MiniPdf
一、背景与问题缘起 MySQL 5.6.51 版本下 2000 万行核心业务表开展新增字段操作,需求为新增BIGINT(19) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 注释(因业务实际需要存储大数值关联字段)。 表的核心特性为Java 多线程密集读写,业务请求持续…...
宝可梦随机化终极指南:Universal Pokemon Randomizer ZX 完全使用教程
宝可梦随机化终极指南:Universal Pokemon Randomizer ZX 完全使用教程 【免费下载链接】universal-pokemon-randomizer-zx Public repository of source code for the Universal Pokemon Randomizer ZX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/universal-po…...
Python 批量导出数据库数据至 Excel 文件
简介 langchain专门用于构建LLM大语言模型,其中提供了大量的prompt模板,和组件,通过chain(链)的方式将流程连接起来,操作简单,开发便捷。 环境配置 安装langchain框架 pip install langchain langchain-community 其中…...
Phi-3-mini-128k-instruct实战:利用VLOOKUP逻辑进行多源数据关联与报告生成
Phi-3-mini-128k-instruct实战:利用VLOOKUP逻辑进行多源数据关联与报告生成 1. 引言 如果你用过Excel,肯定对VLOOKUP这个函数不陌生。它的核心就一句话:根据一个表格里的某个值,去另一个表格里找到对应的信息,然后“…...
