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【目标检测】NMS在目标检测中的代码实现

时间:2025/7/10 9:34:57来源:https://blog.csdn.net/qq_43808611/article/details/142060900 浏览次数:1次

一、主要内容:
计算重叠,这里有一个阈值就是thresh,按照下面几条原则:
1、删除交并比大于阈值的框
2、如果ab相交的交并比大于阈值0.1,请问删除哪个框
删除置信度最小的框,第五列是置信度

二、注意:
这里如何理解阈值为啥要设置成0.1,其实版面识别的阈值我一般设置为0,但是0不太合适,我一般是设置为特别小的值,比如说0.0001,为啥呢?
因为版面识别我不需要有重叠的框,所以要这样设置

def nms(dets, thresh):# 打印输入的检测框 detsprint(dets)'''[[         90        1036         528        1292     0.98149           0][        542        1033         988        1167     0.97097           0][         88         177         978         446     0.97066           3][        544        1210         989        1292     0.95167           0][        240         480         862         991     0.92897           4][        549        1182         758        1200     0.88909           1][         88         126         976         175     0.88162           0][         87          96         151         111     0.86345           6][        813          92         974         104     0.85024           6][        192         998         881        1026     0.81056           0][        526        1306         545        1323     0.78073           7]]'''"Pure Python NMS baseline"# dets[:, 0] 是所有检测框的左上角 x 坐标x1 = dets[:, 0] # [         90         542          88         544         240         549          88          87         813         192         526]print("x1:  ",x1)   # dets[:, 1] 是所有检测框的左上角 y 坐标y1 = dets[:, 
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