- 按置信度从高到低排序所有检测区域
- 选择置信度最高的区域并保留
- 计算该区域与剩余区域的 IoU
- 移除 IoU 超过阈值的重叠区域
- 重复此过程直到处理完所有区域
它主要是针对检测的同一个目标进行处理,比如图中只有一张人脸,却出现多个检测框,因此需要筛选出最精准的一个检测框。
如下,红框中的这两个bbox相近,通过nms中的iou_threshold后,就有一张被筛除出去了。
输入参数 | |
segs | 输入的分割区域集合。 |
输出参数 | |
filtered_SEGS | 执行非极大值抑制后保留的区域集合。 |
控件参数 | |
iou_threshold | IoU(交并比)阈值,超过该值即认为重复。 |
它主要是针对检测的同一个目标进行处理,比如图中只有一张人脸,却出现多个检测框,因此需要筛选出最精准的一个检测框。
如下,红框中的这两个bbox相近,通过nms中的iou_threshold后,就有一张被筛除出去了。
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segs | 输入的分割区域集合。 |
输出参数 | |
filtered_SEGS | 执行非极大值抑制后保留的区域集合。 |
控件参数 | |
iou_threshold | IoU(交并比)阈值,超过该值即认为重复。 |
它主要是针对检测的同一个目标进行处理,比如图中只有一张人脸,却出现多个检测框,因此需要筛选出最精准的一个检测框。
如下,红框中的这两个bbox相近,通过nms中的iou_threshold后,就有一张被筛除出去了。