NMS(非极大抑制)方法改变

bai666ai 2023-01-13 00:37:23

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基于梯度计算的图像边缘检测程序，使用了非极大值抑制和阈值设定

本文探讨了提升YOLOv8物体检测算法精度的八种有效方法。首先介绍了数据增强技术，如旋转、平移、翻转等，以增加训练样本数量。其次讨论了超参数优化和模型集成策略，包括使用自动化工具寻找最佳参数组合和融合不同预训练模型。文章还详细说明了修改损失函数、分类器融合、多尺度训练等技术，以及网络架构优化和后处理技术如非极大值抑制的应用。这些方法可以单独或组合使用，但需要根据具体场景进行调整，以实现YOLOv8算法的最佳性能。

该资源是博客---生成全图anchors的对应代码实现，基于python3.

目标检测锚框和NMS极大值抑制锚框NMS极大值抑制讲解锚框NMS 锚框NMS极大值抑制讲解锚框和NMS极大值抑制想必大家在诸多地方都遇到过，那么究竟什么是极大值抑制呢? 锚框锚框也就是我们很多书中说的anchor。这是什么意思呢？实际上这就是在进行目标检测的时候在特征图上每个点都设置相同数量的框框这就叫锚框。如图所示，我们可以看到左边的一堆方格子其实是特征层的像素点。其中红色框出来的是一个33的卷积。所有特征层的像素点都给分配k个锚框，如右图一样的锚框，每个像素点都有好几个。然后映射到原图上去，

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素。它在目标检测中起着非常关键的作用。目标检测一般分为两个过程：训练过程+检测（推理）过程。在训练过程中，目标检测算法会根据给定的ground truth调整深度学习网络参数来拟合数据集的目标特征，训练完成后，神经网络的参数固定，因而能够直接对新的图像进行目标预测。然而，在实际的目标预测中，一般的目标检测算法（R-CNN,YOLO等等）都会产生非...

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