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非极大值抑制(NMS)-Python实现

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简介：
本项目提供了一个使用Python语言实现的非极大值抑制（NMS）算法，旨在优化目标检测中的候选框选择过程。通过降低冗余边界框提高准确率和效率。 NMS（非极大值抑制）的Python实现介绍，包括代码示例和相关图片展示。

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  • 非极大值抑制(NMS)-Python实现
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    本项目提供了一个使用Python语言实现的非极大值抑制（NMS）算法，旨在优化目标检测中的候选框选择过程。通过降低冗余边界框提高准确率和效率。 NMS（非极大值抑制）的Python实现介绍，包括代码示例和相关图片展示。
     
  • 非极大值抑制(NMS)
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    非极大值抑制（NMS）是一种用于目标检测算法后处理的技术，旨在从多个重叠候选区域中剔除低信心水平的边界框，保留最高置信度的对象框，从而提高检测结果的质量和效率。 对于有相交的部分，选择置信度最高的一个作为最终结果；对于没有相交的部分，则直接保留下来作为最终结果。
     
  • Python中实现非极大值抑制(NMS)算法
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    本文介绍如何在Python编程语言中实现非极大值抑制（NMS）算法，这是一种常用的计算机视觉技术，用于提升目标检测模型的性能。 NMS（非极大值抑制）算法在目标检测与定位领域广泛应用。其基本原理是在候选框集合中搜索局部最大值，并抑制其他非极大值元素。当算法为一个目标生成多个候选框时，该算法会选择具有最高分数的候选框并抑制对同一目标的其他候选框。 适用场景：若一幅图像包含多个对象，则需要使用NMS来处理；如果图中只有一个对象，则可以直接选取分数最高的那个候选框作为最终结果。 输入参数包括由所有候选框及其对应的置信度得分组成的数组（该5维数组可以表示为dets，前4个维度代表坐标值，第5个维度则是每个候选框的得分），以及一个阈值thresh。输出则是一组正确的、经过NMS处理后的候选框。
     
  • 非极大值抑制技术综述（NMS原理、多类别NMS、NMS局限性、改进策略及各类NMS方法）.doc
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    本文全面解析了非极大值抑制(NMS)技术，涵盖其基本原理、在多类别场景下的应用、存在的限制以及针对不同需求的优化策略和具体实现方法。 本段落档总结了NMS技术的相关内容，包括NMS的基本原理、多类别NMS的应用、传统NMS方法的缺陷以及改进这些缺陷的各种思路。此外，还详细介绍了各种不同的NMS实现方式及其特点。文档旨在为读者提供一个全面而深入的理解和应用指南，帮助他们在实际项目中更好地利用这一技术来提高目标检测任务的效果。
     
  • C++/C/Matlab版本的非极大值抑制源码
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    这段内容包含了用C++、C和Matlab三种编程语言实现的非极大值抑制算法的源代码。适用于计算机视觉和深度学习领域，帮助开发者优化检测目标的过程。 非极大值抑制的C++/C/Matlab版本源码可供参考。三种编程语言的代码仅供参考使用。
     
  • Canny边缘检测方法（高斯滤波、计算梯度及方向、非极大值抑制NMS、双阈值边缘筛选）
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    本文章介绍了Canny边缘检测算法的核心步骤，包括高斯滤波降噪、计算图像梯度和方向、应用非极大值抑制法精简边缘以及利用双阈值技术剔除假边缘。 Canny边缘检测是一种计算机视觉技术用于识别图像中的边缘区域，即颜色变化强度大的地方或像素值突变的地方。 高斯滤波是实现这一目标的第一步，它通过使用一个称为“高斯核”的矩阵来处理原始图像数据，以减少噪声并平滑图像。具体来说： 1. **高斯噪声**：这种类型的噪声在概率密度函数上遵循正态分布（或称作高斯分布），表现为孤立的像素点或者小块，在视觉效果上显得尤为突出。 2. **消除噪音**：通过将整个图像中的每个像素值与其邻域内的其他像素进行加权平均，可以有效地减少由数字化过程引入到图像中的噪声。 1.2 计算二维高斯分布时，通常以中心点为参照（即坐标设为(0, 0)），围绕这个点来构建一个对称的滤波核。此操作有助于平滑处理后的图像，并且可以更准确地突出边缘特征。
     
  • Susan角点检测的Python实现（包括边缘检测、重心计算和非极大值抑制）
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    本项目实现了Susan角点检测算法，并用Python语言进行编程。其中包括边缘检测、重心计算以及非极大值抑制等步骤，有助于准确识别图像中的关键特征点。 Susan角点检测的Python实现包括边缘检测、角点检测、重心计算以及非极大值抑制。
     
  • 非最大值抑制的高效算法_论文《Efficient Non-Maximum Suppression》（中文）
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    本文介绍了《Efficient Non-M Maximum Suppression》一文中提出的改进版非极大值抑制算法，旨在提升目标检测任务的速度和精度。 NMS（非极大值抑制）在许多计算机视觉任务中都有广泛应用，例如边缘检测、目标检测等。
     
  • 利用Python实现差分进化(DE)算法寻找目标函数极小值(或极大值)
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    本简介介绍如何使用Python编程语言来实施差分进化（DE）算法，用于搜索给定目标函数的最优解（最小值或最大值），适用于需要优化问题求解的研究者和开发者。 该代码实现了运用差分进化算法来寻找目标函数的最小值。在这个例子中，解决的是目标函数y=x*sin(10*π*x)+2的最小值问题。读者可以根据自己的需求更改目标函数以求解不同情况下的最小值，并且也可以调整代码以找到最大值。
     
  • 无人机航拍图像拼接-C++实现-Harris角点检测与非极大值抑制及Brief描述子应用-优质项目分享.zip
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    本项目为一个高质量的C++代码库，专注于通过Harris角点检测和非极大值抑制技术结合Brief描述子进行无人机航拍图像拼接。该项目旨在提供一种高效、精准的图像处理方案，适用于需要大规模图像数据整合的应用场景，如城市规划与建筑设计等。 图像拼接项目使用C++实现无人机航拍图像的拼接功能，采用了Harris角点检测、非极大值抑制以及Brief描述子技术。这是一个值得分享的优质项目。