Python 实现NMS

ゝ一纸荒年。 2023-07-09 08:25 1阅读 0赞

参考：

https://blog.csdn.net/littlehaes/article/details/83537968

[https://www.cnblogs.com/mengxiangtiankongfenwailan/p/11392416.html][https_www.cnblogs.com_mengxiangtiankongfenwailan_p_11392416.html]

在物体检测的过程中,模型会生成大量的候选框,通过NMS(Non-Maximum Suppression,非极大值抑制)可以筛选出最优的候选框,原理非常直观,简单来说就是选出所有的局部最大值.  
最大值容易找,主要就是如何定义局部,通过IoU就OK啦~  
NMS执行流程

假定最终选取的候选框集合为res,开始时res是空集; 假定模型输出的大量候选框集合为A,A中的各个候选框有对应的得分

首先从A中选出分数最高的候选框a,将a放入集合res,同时从A中剔除a,接着计算a与A中剩下的各个候选框x的IoU,如果a和某个x的IoU>0.7 (这里取0.7只是用来举例),说明a和x重叠的范围太多,所以框出的是同一个物体,不过x的分数不如a高,所以就要抑制x,也就是从A中剔除x. 这样筛选多次后,A中剩下的候选框与a的重叠范围很小,说明框出的是其他物体了

再从A中选出得分最高的候选框b,将b放入集合res,同时从A中剔除b,接着计算b与A中剩下的各个候选框的IoU…其实你已经发现这都是重复上面的操作了  
经过多次循环后,就为图片中每个可能的物体选取了最合适的候选框,存储在res中

import numpy as np
    
    '''
    目标检测中常用到NMS，在faster R-CNN中，每一个bounding box都有一个打分，NMS实现逻辑是：
    
        1，按打分最高到最低将BBox排序 ，例如：A B C D E F
    
        2，A的分数最高，保留。从B-E与A分别求重叠率IoU，假设B、D与A的IoU大于阈值，那么B和D可以认为是重复标记去除
    
        3，余下C E F，重复前面两步。
    
    '''
    def py_cpu_nms(dets, thresh):
        """Pure Python NMS baseline."""
        x1 = dets[:, 0]
        y1 = dets[:, 1]
        x2 = dets[:, 2]
        y2 = dets[:, 3]
        scores = dets[:, 4]  # bbox打分
    
        areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
        # 打分从大到小排列，取index
        order = scores.argsort()[::-1]
        # keep为最后保留的边框
        keep = []
        while order.size > 0:
            # order[0]是当前分数最大的窗口，肯定保留
            i = order[0]
            keep.append(i)
            # 计算窗口i与其他所有窗口的交叠部分的面积
    
            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:]])
    
            w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
            h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
            inter = w * h
            # 交/并得到iou值
            ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
            # inds为所有与窗口i的iou值小于threshold值的窗口的index，其他窗口此次都被窗口i吸收
            inds = np.where(ovr <= thresh)[0]
            # order里面只保留与窗口i交叠面积小于threshold的那些窗口，由于ovr长度比order长度少1(不包含i)，所以inds+1对应到保留的窗口
            print('inds',inds,inds+1)
            order = order[inds + 1]  # inds 的第一个索引对应order的第二个索引
    
        return keep
    
    
    if __name__=='__main__':
        print(py_cpu_nms(np.array([[661, 27, 679, 47, 0.8], [662, 27, 682, 47, 0.9]]),0.83))

[https_www.cnblogs.com_mengxiangtiankongfenwailan_p_11392416.html]: https://www.cnblogs.com/mengxiangtiankongfenwailan/p/11392416.html