浅谈非极大值抑制和IOU
非极大值抑制,简称NMS,是一种获取局部最大值的有效算法。不管是one-stage还是two-stage,NMS都是其中的重要一环,被广泛应用于各种目标检测算法中。
下面以一个例子来简述非极大值抑制在目标检测中的应用。
在实际检测过程中,一个目标往往会检测出多个region proposal
很多时候,我们只希望保留一个region proposal,这个时候就需要使用NMS,具体做法为:
1.设定region proposal的置信度阈值,设定的阈值越小,消除的proposal越多,但是不建议设定过低,避免消除其他目标的proposal。一般设定阈值为0.5。
2.根据每个region proposal的置信度,对其按照降序排序
3.拿出置信度最高的region proposal A,对其他的region proposalB进行IOU操作,得出依次的值与设定的阈值进行比较,若大于阈值,则B筛掉。
4.重复第三步,直到完成所有的筛选
下面说一下什么是IOU:
IOU是两个区域重叠的部分除以两个区域集合部分,即交集比并集。通过设定的阈值,与IOU进行比较
通过IOU,可以实现对分类模型准确率的好坏的衡量。IOU越高,则模型预测越准确。
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