NMS非极大抑制算法

2019-06-26 本文已影响6人格物致知Lee

非极大抑制算法（Non-Maximum Suppression），是一种常用的对于bounding box 进行筛选的方法。如图所示：对于图中的同一物体（猫）产生了多个bounding box，我们如何选择一个最适合的呢？这时候就需要应用NMS算法了。

一般来说bounding box会有一些属性值：bbox 的中心位置（x,y）,长宽（h,w），bbox中是否有物体（confidence score[0,1],越大越确定为物体），bbox对应各个类别（猫狗）的概率。

算法流程

看了是不是很懵？让我们来具体操作一下：
$\beta$ :5个颜色所代表的bbox
$S$ :每个bbox对应的confidence score
$N_t$ : Threshold of IoU（0.5）
IoU是指：

操作流程如下：

如果我们把 Threshold 调高一点：
$N_t$ : Threshold of IoU（0.7）

由上可知Threshold of IoU设置太高可能会造成物体的重复检查。

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