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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 帧差法+NMS .zip
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    该资源为基于帧差法的人体检测代码包，包含非极大值抑制（NMS）优化算法以减少误检，适用于视频监控与动作识别领域。 利用帧差法结合NMS实现了运动目标检测，并用Python语言编写了相关代码。如果有问题可以私信我。
     
  • NMS算法简介
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    NMS（Non-Maximum Suppression）算法是一种在目标检测中用于筛选出最优边界框的技术，通过抑制非极大值边界框来减少重复检测，提高模型精度和效率。 NMS算法用于进行IOU比较，在MTCNN中应用了这一算法。
     
  • 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。
     
  • Win10下使用VS2015编译NMS和GPUNMS
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    本教程详细介绍在Windows 10环境下利用Visual Studio 2015进行深度学习库如NMS及GPUNMS的编译过程，适合开发者参考学习。 对于使用RCNN、R-FCN和Tiny-Face的人来说，在Windows 10环境下利用VS2015编译nms和gpunms是可行的，并且已经有人成功完成过，推荐尝试下载相关资源进行实践。
     
  • 改进的基于GIoU和加权NMS的人脸关键点检测方法研究.pdf
    优质
    本文针对人脸关键点检测问题，提出了一种结合改进GIoU损失函数与加权NMS后处理策略的方法，以提高检测精度与效率。 一种基于GIoU和加权NMS改进的人脸关键点检测方法的研究论文探讨了通过结合几何交并比（GIoU）损失函数与加权非极大值抑制（NMS）策略，来提升人脸关键点定位精度的技术路径。该研究旨在解决传统算法在复杂背景或遮挡情况下表现不佳的问题，提出了一种新颖的方法以增强模型的鲁棒性和准确性。
     
  • OCR技术原理及综述PPT
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    本PPT全面解析OCR（光学字符识别）技术的基本原理与最新进展，涵盖图像处理、特征提取、模式识别等关键技术环节，并展望未来发展方向。 1. OCR基本原理 2. 深度学习基本原理 3. DBNET 4. CRNN 5. Paddle OCR