NMS 算法在目标检测,目标定位领域有较广泛的应用。
算法原理
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。
算法的作用
当算法对一个目标产生了多个候选框的时候,选择 score
最高的框,并抑制其他对于改目标的候选框
适用场景
一幅图中有多个目标(如果只有一个目标,那么直接取 score
最高的候选框即可)。
算法的输入
算法对一幅图产生的所有的候选框,以及每个框对应的 score
(可以用一个 5 维数组 dets
表示,前 4 维表示四个角的坐标,第 5 维表示分数),阈值 thresh
。
算法的输出
正确的候选框组(dets
的一个子集)。
细节
- 起始,设所有的框都没有被抑制,所有框按照
score
从大到小排序。 - 从第 0 个框(分数最高)开始遍历:对于每一个框,如果该框没有被抑制,就将所有与它
IoU
大于thresh
的框设为抑制。 - 返回没被抑制的框。
参考代码
# -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick # -------------------------------------------------------- import numpy as np cimport numpy as np cdef inline np.float32_t max(np.float32_t a, np.float32_t b): return a if a >= b else b cdef inline np.float32_t min(np.float32_t a, np.float32_t b): return a if a <= b else b def cpu_nms(np.ndarray[np.float32_t, ndim=2] dets, np.float thresh): cdef np.ndarray[np.float32_t, ndim=1] x1 = dets[:, 0] cdef np.ndarray[np.float32_t, ndim=1] y1 = dets[:, 1] cdef np.ndarray[np.float32_t, ndim=1] x2 = dets[:, 2] cdef np.ndarray[np.float32_t, ndim=1] y2 = dets[:, 3] cdef np.ndarray[np.float32_t, ndim=1] scores = dets[:, 4] cdef np.ndarray[np.float32_t, ndim=1] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] order = scores.argsort()[::-1] cdef int ndets = dets.shape[0] cdef np.ndarray[np.int_t, ndim=1] suppressed = np.zeros((ndets), dtype=np.int) # nominal indices cdef int _i, _j # sorted indices cdef int i, j # temp variables for box i's (the box currently under consideration) cdef np.float32_t ix1, iy1, ix2, iy2, iarea # variables for computing overlap with box j (lower scoring box) cdef np.float32_t xx1, yy1, xx2, yy2 cdef np.float32_t w, h cdef np.float32_t inter, ovr keep = [] for _i in range(ndets): i = order[_i] if suppressed[i] == 1: continue keep.append(i) ix1 = x1[i] iy1 = y1[i] ix2 = x2[i] iy2 = y2[i] iarea = areas[i] for _j in range(_i + 1, ndets): j = order[_j] if suppressed[j] == 1: continue xx1 = max(ix1, x1[j]) yy1 = max(iy1, y1[j]) xx2 = min(ix2, x2[j]) yy2 = min(iy2, y2[j]) w = max(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = max(0.0, yy2 - yy1 + 1) inter = w * h ovr = inter / (iarea + areas[j] - inter) if ovr >= thresh: suppressed[j] = 1 return keep
以上就是python 实现非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的详细内容,更多关于python 非极大值抑制算法的资料请关注其它相关文章!
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