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e993新闻网 » 目标检测nms是什么意思

目标检测之困难目标检测任务综述

2024年8月27日 - 网易

定义:当目标部分或全部被其他物体遮挡时,称为遮挡目标。挑战:遮挡会减少可用于识别目标的信息量,使得目标的形状、颜色等特征发生改变,增加识别难度。例子:行人被树木遮挡,车辆被其他车辆或建筑物遮挡等。3.模糊目标检测定义:当目标处于运动状态或相机移动时,可能会导致目标在图像中呈现模糊效果。挑战:模糊会导...

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目标检测:Nms-Free时代

2022年6月17日 - 电子产品世界

nms是目标检测任务中去除多余anchor的重要手段,但nms在使用过程中也带来了大量的计算量,为了克服这一难点,nms-free应声而出,本文回顾了nms-free的发展历程,并分析了nms-free的现状与未来,希望能对读者们有所帮助。本文脉络什么是nms,为什么需要nms什么是nms-free,有啥好处?nms-free的发展历程nms-free的现状...

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即插即用 | 或许你的NMS该换了,Confluence更准、更稳的目标检测结果

2020年12月18日 - 网易

非极大值抑制(NMS)的作用是通过选择最佳的边界框来代表每个对象进而细化这些检测,同时抑制假阳性。图1演示了此步骤的必要性。它演示了应用GreedyNMS之前RetinaNet的原始输出,然后是通过NMS的输出。GreedyNMS通常被认为是解决这个问题的首选解决方案,并且经常用于最先进的对象检测器,比如Retininet-Resnet50、Yolo...

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最小代价分配移除NMS后处理,港大&字节跳动提出E2E单阶段目标检测器

2021年1月6日 - 澎湃新闻

目标检测是分类和定位的联合任务,只考虑位置信息的标签分配和网络优化,会导致冗余的高分辨检测框。来自香港大学和字节跳动的研究者提出的OneNet,首次实现了在densedetector中无需NMS后处理。目标检测是计算机视觉领域的基础性任务之一,并且赋能大量的下游应用。当前目标检测器存在的一大挑战是标签分配问题。特别地...

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Sparse R-CNN:稀疏框架,端到端的目标检测(附源码)

2022年10月19日 - 电子产品世界

目前目标检测成熟的算法都是基于Denseprior(密集的先验,比如anchors、referencepoints),但密集的先验存在很多问题:1)会检测出很多相似的结果,需要后处理(比如NMS)来过滤;2)many-to-onelabelassignment问题(作者描述为many-to-one正负样本分配),猜测意思是我们在设置pred和gt时,一般不是一对一的关系,可能是...

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香港科技大学在读博士李峰:Transformer目标检测模型DERT的训练...

2022年6月8日 - 智东西

自2020年下半年开始,视觉Transformer的研究热点达到了前所未有的高潮(www.e993.com)2024年11月9日。而引爆CV圈Transformer热潮的两个代表性文章是DERT(目标检测)和ViT(图像分类)。DetectionTransformer(DETR)将Transformer作为主干架构引入到目标检测框架中,有效地消除了对许多手工设计组件,如NMS、Anchor的需求。

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YOLO界再起波澜!mAP 51.4,149FPS,目标检测,一个就够了

2022年5月16日 - 网易

标签分配是指在目标检测训练的过程中,将groundtruth分配给anchorbox或者anchorpoint以得到正例和负例进行监督学习。目标检测中的标签分配策略通常可以分为静态匹配和动态匹配两种:静态匹配是指不依赖网络的输出,根据groundtruth和anchor的IoU或者位置关系进行匹配,如ATSS、YOLOv3中的匹配策略等...

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重读CenterNet,一个在Github有5.2K星标的目标检测算法

2021年2月5日 - 网易

使用卷积神经网络做目标检测,大体可以分为单阶段(one-stage)方法和二阶段(two-stage)方法。单阶段检测器预定义很多anchor,基于这些anchor去做检测,密集的anchor有助于提高检测精度,然而在预测阶段,真正起到检测作用的只有少部分anchor,因此导致了计算资源的浪费。

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百度飞桨推出“最抗造”目标检测模型! 工业应用里实打实的实用

2020年8月14日 - 极客公园

而目标检测模型都需要对最后的预测框进行非极大值抑制(NMS),即按照预测框评分进行排序,然后删除得分低的框。因此很容易出现如下图的情况,即IoU低的预测框因为评分高而在NMS过程中将IoU高的预测框挤掉了。而使用IoUAware可以很好的避免这种情况,即在训练过程中增加一个通道来学习预测框和真实框之间的IoU,在推理...

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精度45.9%,推理速度72.9FPS,百度飞桨推出工业级目标检测模型 PP...

2020年8月13日 - 澎湃新闻

而目标检测模型都需要对最后的预测框进行非极大值抑制(NMS),即按照预测框评分进行排序,然后删除得分低的框。因此很容易出现如下图的情况,即IoU低的预测框因为评分高而在NMS过程中将IoU高的预测框挤掉了。而使用IoUAware可以很好的避免这种情况,即在训练过程中增加一个通道来学习预测框和真实框之间的IoU,在推理...

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