目标检测理论(1)———交并比(IoU)和 非极大值抑制(NMS)

发布时间:2022-06-26 发布网站:脚本宝典
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1. 交并比:IoU:

  1) 概念:如图有两个区域:A和B,IoU就是两个区域的相交面积 / (总面积-相交面积);

           即:  IoU =  A ∩ B / A υ B;

  

目标检测理论(1)———交并比(IoU)和 非极大值抑制(NMS)

 

   2)应用:

  在目标检测中,我们首先会预测出一系列的候选框,然后使用NMS来去除一堆多余的框。这里的判断标准就是IoU大于某个阈值,一般这个阈值设置为0.5. 

   3)代码实现:

2. 非极大值抑制:NMS:

  1)概念:

    具体执行过程:1)获取当前目标类别下所有bbox的信息;

              2)将bbx按照confidence从高到低进行排序,并记录当前confidence最大的bbx.

           3)计算最大confidence对应的bbx与剩下的所有的bbx的IoU,移除所有大于IoU阈值的bbx;

              4)对剩下的bbx, 循环执行(2),(3),直到所有的bbx均满足要求(即不能再移除bbx);

       2)注:

            我在工作的时候,发现大家出处理NMS时出现过一个误解:”就是NMS摒弃后留下的框进行融合?“。也可能是我误解。但我和同事验证下来,下面的理解应该是对的

            假设一个对象,现在出现了5个检测框,对应IoU为[0.9, 0.8, 0.5, 0.3, 0.1], 假设阈值为0.5, 则留下0.9的框,扔掉0.8的框,0.5, 0.3, 0.1的框认为是其他目标的框保留。然后在其他对象做非极大值抑制的时候再扔掉,只留下一个框作为检测对象结果。

            疑问:1)大框套小框,一个目标误认两个目标。有什么好的解决方法吗?

  

  

脚本宝典总结

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