非极大值抑制(non-maximum suppression)的理解

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非极大值抑制(non-maximum suppression)的理解

citibank 2018-08-14 10:42:28 浏览2168

最近在学习RCNN时看到了非极大值抑制,一开始有点不明白,在网上学习了之后记录一下。
非极大值抑制就是一个寻找局部最大值的过程。
在进行目标检测时一般会采取窗口滑动的方式,在图像上生成很多的候选框,然后把这些候选框进行特征提取后送入分类器,一般会得出一个得分(score),比如人脸检测,会在很多框上都有得分,然后把这些得分全部排序。选取得分最高的那个框,接下来计算其他的框与当前框的重合程度(iou),如果重合程度大于一定阈值就删除,因为在同一个脸上可能会有好几个高得分的框,都是人脸但是不需要那么框我们只需要一个就够了。
那么肯定有人会好奇,如果图片中有好几个人脸,你这选取一个最大的,那第二个人脸怎么办呢
实际上这是一个迭代的过程,第一步的非极大值抑制就是选取了某一个最大的得分,然后删除了他周边的几个框,第二次迭代的时候在剩下的框里面选取一个最大的,然后再删除它周围iou区域大于一定阈值的,这样不停的迭代下去就会得到所有想要找到的目标物体的区域。
假设有ABCDEF这么多个得分框(已经按照得分从小到大排序)。
1、从最大概率矩形框F开始,分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;
2、假设B、D与F的重叠度超过阈值,那么就扔掉B、D;并标记第一个矩形框F,是我们保留下来的。
3、从剩下的矩形框A、C、E中,选择概率最大的E,然后判断E与A、C的重叠度,重叠度大于一定的阈值,那么就扔掉;并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。
4、一直重复这个过程,找到所有曾经被保留下来的矩形框。
第一步寻找得分框:

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第一次迭代找到一个:

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第二次迭代找到另外一个:
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转自:https://blog.csdn.net/xiexu911/article/details/80609298