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非最大值抑制的高效算法_论文《Efficient Non-Maximum Suppression》（中文）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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(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。
     
  • 高效的Apriori算法Python实现：Efficient-Apriori
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    Efficient-Apriori是一款用Python编写的高效实现Apriori算法的库，适用于频繁项集和关联规则挖掘，特别适合处理大规模数据集。 高效先验 Apriori 算法的纯Python实现适用于 Python 3.6 及更高版本。Apriori 算法用于发现分类数据中的隐藏结构，例如在超市购买记录中找出商品之间的关联规则，如 {bread, eggs} -> {bacon} 。该算法是解决此类问题最著名的方法之一。此存储库提供了一种有效且经过测试的 Apriori 算法实现方式，与 Agrawal 等人于 1994 年发表的研究一致。代码稳定并被广泛使用，《精通机器学习算法》一书引用了该代码。 下面是一个最小的工作示例：每次有鸡蛋购买时也会有培根的购买记录，因此规则 {eggs} -> {bacon} 将以 100% 的置信度返回。
     
  • 非局部均值去噪算法：Non-Local Means
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    非局部均值（NL-means）是一种先进的图像处理技术，用于减少数字图像中的噪声。该方法通过比较图像中像素块之间的相似性来恢复细节和纹理，同时保持边缘清晰度，相较于传统滤波器提供了更高质量的去噪效果。 在这个项目里，我采用了一种较为基础的方法，并借助积分图像实现了非局部均值滤波器的应用。这两种方法在相关文档中有详细介绍：一种是用于块匹配的非局部均值降噪算法，另一种则是利用该算法去除图片中的噪声。 执行时需要输入三方面的内容： - 需要去除噪音的目标图； - 一个大小为kxk的内核（通常较大）以及wxw的窗口； 对于图像中每一个待处理像素点而言，我们将其周围的区域设定为中心位置，并使用这个较大的窗口进行操作。在该范围内，滑动一个小块（例如3x3或5x5），通过加权求和的方式计算目标像素的新值。 如果采用积分图技术，则可以显著提高算法的执行效率。伦敦大学学院图像处理课程中Lourdes Agapito教授的相关幻灯片演示了这一加速过程的方法。根据维基百科上的相关公式，我们可以进一步优化这个步骤中的运算速度，从而提升整体影像改善的效果。
     
  • 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。
     
  • 关于最大流Dinic算法（最高标号法）的原论文
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    本文为Dinic算法的原始文献，提出了用于解决网络流问题的一种高效方法——最高标号预流量推进算法，对图论和组合优化具有重要影响。 [Din70]Algorithm for solution of a problem of maximum flow in a network with power estimation.pdf介绍了最大流问题的一种解决方案——最高标号法（DINIC法）。
     
  • 高效的非局部均值滤波算法
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    简介：本文介绍了一种改进的非局部均值滤波算法，该算法通过优化搜索策略和相似性度量方法，在保持或提升图像去噪效果的同时显著提高处理效率。 这是一种很好的非局部滤波算法，操作简单易懂，并且速度有了显著的提升。
     
  • 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。
     
  • 关于侧抑制理论的论文
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    本文探讨了侧抑制理论在神经科学领域的应用及其对视觉信息处理机制的影响，分析了该理论的基本原理和实验依据。 此包包含20多篇关于仿生视觉方面图像处理的论文，主要研究侧抑制理论，欢迎感兴趣的读者下载。