非極大值抑制（Non-maximum suppression，NMS）是一種去除非極大值的算法，常用于計(jì)算機(jī)視覺中的邊緣檢測、物體識(shí)別等。

算法流程

給出一張圖片和上面許多物體檢測的候選框（即每個(gè)框可能都代表某種物體），但是這些框很可能有互相重疊的部分，我們要做的就是只保留最優(yōu)的框。假設(shè)有N個(gè)框，每個(gè)框被分類器計(jì)算得到的分?jǐn)?shù)為$S_i,(1<=i<=N)$。

建造一個(gè)存放待處理候選框的集合H，初始化為包含全部N個(gè)框;建造一個(gè)存放最優(yōu)框的集合M，初始化為空集。

將所有集合 H 中的框進(jìn)行排序，選出分?jǐn)?shù)最高的框 m，從集合 H 移到集合 M；

遍歷集合 H 中的框，分別與框 m 計(jì)算交并比（Interection-over-union，IoU），如果高于某個(gè)閾值（一般為0~0.5），則認(rèn)為此框與 m 重疊，將此框從集合 H 中去除。

回到第1步進(jìn)行迭代，直到集合 H 為空。集合 M 中的框?yàn)槲覀兯琛?/p>

需要優(yōu)化的參數(shù)

IoU 的閾值是一個(gè)可優(yōu)化的參數(shù)，一般范圍為0~0.5，可以使用交叉驗(yàn)證來選擇最優(yōu)的參數(shù)。

示例

比如人臉識(shí)別的一個(gè)例子：

已經(jīng)識(shí)別出了 5 個(gè)候選框，但是我們只需要最后保留兩個(gè)人臉。

首先選出分?jǐn)?shù)最大的框（0.98），然后遍歷剩余框，計(jì)算 IoU，會(huì)發(fā)現(xiàn)露絲臉上的兩個(gè)綠框都和 0.98 的框重疊率很大，都要去除。

然后只剩下杰克臉上兩個(gè)框，選出最大框（0.81），然后遍歷剩余框（只剩下0.67這一個(gè)了），發(fā)現(xiàn)0.67這個(gè)框與 0.81 的 IoU 也很大，去除。

至此所有框處理完畢。
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再比如定位一個(gè)車輛，最后算法就找出了一堆的方框，我們需要判別哪些矩形框是沒用的。非極大值抑制：先假設(shè)有6個(gè)矩形框，根據(jù)分類器類別分類概率做排序，從小到大分別屬于車輛的概率分別為A、B、C、D、E、F。

(1)從最大概率矩形框F開始，分別判斷A~E與F的重疊度IOU是否大于某個(gè)設(shè)定的閾值;

(2)假設(shè)B、D與F的重疊度超過閾值，那么就扔掉B、D；并標(biāo)記第一個(gè)矩形框F，是我們保留下來的。

(3)從剩下的矩形框A、C、E中，選擇概率最大的E，然后判斷E與A、C的重疊度，重疊度大于一定的閾值，那么就扔掉；并標(biāo)記E是我們保留下來的第二個(gè)矩形框。

就這樣一直重復(fù)，找到所有被保留下來的矩形框A、E。

代碼

import numpy as npdef py_cpu_nms(dets, thresh):# 單獨(dú)獲取各個(gè)參數(shù)，以下參數(shù)shape = (5,)x1 = dets[:,0]y1 = dets[:,1]x2 = dets[:,2]y2 = dets[:,3]scores = dets[:,4]areas = (y2-y1+1) * (x2-x1+1)print("areas.shape: {}".format(areas.shape))print("areas: {}".format(areas))keep = []# 得分按照由高到低排序的索引, index.shape = (6,)index = scores.argsort()[::-1]print("index.shape: {}".format(index.shape))print("index: {}".format(index))while index.size >0:# i為得分最高的索引i = index[0] # 將得分最高的索引追加到列表中keep.append(i)# 計(jì)算兩個(gè)box左上角點(diǎn)坐標(biāo)的最大值x11、y11和右下角坐標(biāo)的最小值x22、y22# x11、y11、x22、y22 shape = (5,)x11 = np.maximum(x1[i], x1[index[1:]])y11 = np.maximum(y1[i], y1[index[1:]])x22 = np.minimum(x2[i], x2[index[1:]])y22 = np.minimum(y2[i], y2[index[1:]])print("index[1:]: {}".format(index[1:]))print("x1[index[1:]]: {}".format(x1[index[1:]]))print("x11: {}".format(x11))print("x11.shape: {}".format(x11.shape))# 當(dāng)兩個(gè)方框相交時(shí)，22-11最后得到w,h是正值# 當(dāng)兩個(gè)方框不相交的時(shí)候，22-11最后得到w,h是負(fù)值，則設(shè)置為0# w、h shape = (5,)w = np.maximum(0, x22-x11+1)h = np.maximum(0, y22-y11+1)print("w: {}".format(w))print("w.shape: {}".format(w.shape))# 計(jì)算交集面積# overlaps.shape = (5,)overlaps = w * hprint("overlaps: {}".format(overlaps))print("overlaps.shape: {}".format(overlaps.shape))# 計(jì)算交并比# ious.shape = (5,)ious = overlaps / (areas[i] + areas[index[1:]] - overlaps)print("ious.shape: {}".format(ious.shape))print("ious: {}".format(ious))# 得到滿足閾值條件的ious中的索引(ious相比index缺少第一個(gè)最大值)ious_idx = np.where(ious<=thresh)[0]print("ious<=thres idx: {}".format(ious_idx))# ious_idx+1得到在index中的索引index = index[ious_idx + 1] # because index start from 1print("index: {}".format(index))return keepif __name__ == "__main__":boxes=np.array([[100,100,210,210,0.72], # 0[250,250,420,420,0.8], # 1[220,220,320,330,0.92], # 2[100,100,210,210,0.72], # 3[230,240,325,330,0.81], # 4[220,230,315,340,0.9]]) # 5keep = py_cpu_nms(boxes, thresh=0.7)print("keep: {}".format(keep))

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习之非极大值抑制（Non-maximum suppression，NMS）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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