非极大值抑制_OpenCV非极大值抑制bug

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我们上次分享过 YOLO 实现目标检测，但是，当笔者今天再测试时发现里面竟然存在一个有趣的 BUG

但我重新运行目标检测的程序时，测试了以下这只可爱的猫咪：

此时我就在想，目标检测不是要经过一步 NMS(非极大值抑制)吗，才能得到最后的输出框，那么我可不可以在还没有经过 NMS 时，把所有的锚框都绘制出来呢，那就动手吧

BUG 分析

WHAT，怎么还有个 bed (上图左上角那个蓝色框框)给画出来，但是预测的时候却没有呢，于是我又回顾了一遍 非极大值抑制(NMS)算法：从输出结果中提取最有可能的对象和其对应的边界框。流程如下：

1.设置一个 Score 的阈值，一个 IOU 的阈值(overlap)；
2.对于每类对象，遍历属于该类的所有候选框，① 过滤掉 Score 低于 Score 阈值的候选框；② 找到剩下的候选框中最大 Score 对应的候选框，添加到输出列表；③ 进一步计算剩下的候选框与 ② 中输出列表中每个候选框的 IOU，若该 IOU 大于设置的 IOU 阈值，将该候选框过滤掉(大于一定阈值，代表重叠度比较高)，否则加入输出列表中；④ 最后输出列表中的候选框即为图片中该类对象预测的所有边界框
3.返回步骤 2 继续处理下一类对象。

看着没毛病是吧，那我们就看看 OpenCV 的非极大值抑制是怎么实现的吧

咦！不是说对每类的对象执行非极大值抑制操作吗，怎么没有各个类别的参数输入？？？

难道是 OpenCV 的 BUG(/兴奋脸)？还是另有所用？

既然遇见了这个问题，那么，我们就把这个 BUG 给填上呗！

先上代码

其实很简单，我们只要先把每个类别对应的框框找出来，然后对其进行 NMS 操作，最后，将各个类别经过 NMS 操作的结果合并起来输出即可。

写好了代码，我们测试一下我们的结果呗，用一张目标检测的常用测试图进行实验。

首先，我们设置一下我们实验的参数：

nms_thre= 0.5 overlap 即 IoU 值
confidence_thre = 0.5 边框属于某个类别的分数的阈值

我们分别使用 OpenCV 自带的 NMS 操作和自己写的 MNS 操作进行对比，即：

得到的结果是一样的，因为图中 dog 区域在 bicycle 区域的 IoU 大概是 0.255，我们实验的值是 nms_thre=0.5 自然得到的结果是一样的

此时，我们改变实验的参数时：

nms_thre= 0.2 overlap 即 IoU 值
confidence_thre = 0.5 边框属于某个类别的分数的阈值

这时，OpenCV 自带的 NMS 得到的结果如下图，原因是 dog 的分数比较高，在 OpenCV 进行 NMS 操作时(即不考虑类别时)，会把分数较高的 dog 保留下来，而分数较低的 bicycle 给滤出掉

而使用我们自己写的 NMS 操作(考虑类别时)得到的结果还是同上面一样

思考：

一张好的测试图片是如此的重要，要是没有那张可爱的猫咪图片，我也发现不了这个问题
现成的框架不一定是正确的，可能也得根据你的需求进行更改
多发现，对每步的处理知根知底

要有打破沙锅问到底的决心

完整的程序在 https://github.com/FLyingLSJ/Computer_Vision_Project 上，欢迎 Fork Star。

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