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计算机视觉·图像处理

钰.求知小屁孩

 
 
 

日志

 
 

非极大值抑制(Non-maximum suppression)  

2016-01-26 16:44:09|  分类: 图像处理 |  标签: |举报 |字号 订阅

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原文地址不详,有知道的请告知。

一、Nms主要目的

          在物体检测非极大值抑制应用十分广泛,主要目的是为了消除多余的框,找到最佳的物体检测的位置。


如上图中:虽然几个框都检测到了人脸,但是我不需要这么多的框,我需要找到一个最能表达人脸的框。下图汽车检测也是同样的原理。


二、原理

  非极大值抑制,顾名思义就是把非极大值过滤掉(抑制)。下面我就R-CNN或者SPP_net中的matlab源码来进行解释。

function picks = nms_multiclass(boxes, overlap)
%%boxes为一个m*n的矩阵,其中m为boundingbox的个数,n的前4列为每个boundingbox的坐标,格式为

%%(x1,y1,x2,y2);第5:n列为每一类的置信度。overlap为设定值,0.3,0.5 .....

x1 = boxes(:,1);%所有boundingbox的x1坐标
y1 = boxes(:,2);%所有boundingbox的y1坐标
x2 = boxes(:,3);%所有boundingbox的x2坐标
y2 = boxes(:,4);%所有boundingbox的y2坐标
area = (x2-x1+1) .* (y2-y1+1); %每个%所有boundingbox的面积
picks = cell(size(boxes, 2)-4, 1);%为每一类预定义一个将要保留的cell
for iS = 5:size(boxes, 2)%每一类单独进行
    s = boxes(:,iS);
    [~, I] = sort(s);%置信度从低到高排序
    pick = s*0;
    counter = 1;
    while ~isempty(I)
      last = length(I);
      i = I(last);  
      pick(counter) = i;%无条件保留每类得分最高的boundingbox
      counter = counter + 1;
      xx1 = max(x1(i), x1(I(1:last-1)));
      yy1 = max(y1(i), y1(I(1:last-1)));
      xx2 = min(x2(i), x2(I(1:last-1)));
      yy2 = min(y2(i), y2(I(1:last-1)));
      w = max(0.0, xx2-xx1+1);
      h = max(0.0, yy2-yy1+1);
      inter = w.*h;
      o = inter ./ (area(i) + area(I(1:last-1)) - inter);%计算得分最高的那个boundingbox和其余的boundingbox的交集面积

      I = I(o<=overlap);%保留交集小于一定阈值的boundingbox
    end
    pick = pick(1:(counter-1));
    picks{iS-4} = pick;%保留每一类的boundingbox
end
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