人脸检测--非极大值抑制-Non-Maximum Suppression
2017-03-21 20:50
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近期做行人检测,再次接触非极大值抑制,Non-Maximum Suppression
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),可以被理解为局部最大搜索,即领域范围内的最大值。给定一个n,1D邻域包括一个点的左侧和右侧的n个点,2D邻域为以当前点为中心的(2n+1)×(2n+1)区域。NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用,如跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别等。
论文中的伪代码是这样的:
1D:
2D:
在物体检测中的应用:
在物体检测非极大值抑制应用十分广泛,主要目的是为了消除多余的框,找到最佳的物体检测的位置。如下图中:虽然几个框都检测到了人脸,但是我不需要这么多的框,我需要找到一个最能表达人脸的框。下图汽车检测也是同样的原理。
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),可以被理解为局部最大搜索,即领域范围内的最大值。给定一个n,1D邻域包括一个点的左侧和右侧的n个点,2D邻域为以当前点为中心的(2n+1)×(2n+1)区域。NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用,如跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别等。
论文中的伪代码是这样的:
1D:
2D:
在物体检测中的应用:
在物体检测非极大值抑制应用十分广泛,主要目的是为了消除多余的框,找到最佳的物体检测的位置。如下图中:虽然几个框都检测到了人脸,但是我不需要这么多的框,我需要找到一个最能表达人脸的框。下图汽车检测也是同样的原理。
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