详解非极大值抑制算法之Python实现

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 24 4

def py_cpu_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" #x1、y1、x2、y2、以及score赋值  x1 = dets[:, 0]  y1 = dets[:, 1]  x2 = dets[:, 2]  y2 = dets[:, 3]  scores = dets[:, 4]  #每一个检测框的面积  areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)  #按照score置信度降序排序  order = scores.argsort()[::-1]  keep = [] #保留的结果框集合  while order.size > 0:  i = order[0]  keep.append(i) #保留该类剩余box中得分最高的一个  #得到相交区域,左上及右下  xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])  yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])  xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])  #计算相交的面积,不重叠时面积为0  w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)  h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)  inter = w * h  #计算IoU：重叠面积 /（面积1+面积2-重叠面积）  ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)  #保留IoU小于阈值的box  inds = np.where(ovr <= thresh)[0]  order = order[inds + 1] #因为ovr数组的长度比order数组少一个,所以这里要将所有下标后移一位  return keep

ua = float((tx2 - tx1 + 1) * (ty2 - ty1 + 1) + area - iw * ih) ov = iw * ih / ua #iou between max box and detection box if method == 1: # linear 	if ov > Nt: 		weight = 1 - ov 	else: 		weight = 1 elif method == 2: # gaussian 	weight = np.exp(-(ov * ov)/sigma) else: # original NMS 	if ov > Nt: 		weight = 0 	else: 		weight = 1 # re-scoring 修改置信度 # boxes[pos, 4] = weight*boxes[pos, 4]

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