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如何删除与其他边界框重叠 90% 的框 - How to remove box overlapping 90% with other bounding box

我有边界框列表。 当我 plot 它们时,有些框与其他框重叠。 我怎样才能识别它们? 这是附加的例子 在这里我们可以看到框 3,4 重叠,框 10,11 重叠,框 7 在框 6 内。所以我想删除 80% 重叠或 80% 在其他框内的框。 这是坐标 这是代码,我用来生成上面的图像 我要的output是 ...

TypeError:无法转换“分数”的向量元素,索引 = 0 - TypeError: Can't convert vector element for 'scores', index=0

我正在尝试使用 yolov5s.onnx model 的 output 并在其上运行 NMSBoxes。 但我不断收到此错误: 在我所见的任何地方,人们都在使用与我完全相同的代码。 这是有道理的,因为这段代码主要是从教程中复制的。 所以我不知道我做错了什么,一直给我这个错误。 这是完整的 func ...

由于未知的 NMS output 大小,无法使用非最大抑制 + 密集层编译 model - can't compile model using Non Max Suppression + Dense layer because of unknown NMS output size

我正在尝试编写一个 model 从 128 个提案中提取 10 个感兴趣的区域并将它们提供给 Dense 层: 当我将它包装在 keras Model 中并尝试编译它时,图形构建失败,因为tf.image.non_max_suppression返回形状为(None,)而不是(10,)的索引张量。 ...

YOLO - Intersection over Union 实际上是 Non Maximum Suppresion 的一部分 - YOLO - does Intersection over Union is actually a part of Non Maximum Suppresion

这里:[相关主题] 1他们说在 YOLO 中实际上使用了两次 IoU(intersection over union): 1- 在训练期间比较地面真值框和预测框 2- 在使用已经训练过的 YOLO.network 期间,该技术被用于消除多次包含相同 object 的重叠框。 据我所知,消除重叠框是 ...

将浮点数与数组中的值进行比较时,“TypeError:只有 integer 标量 arrays 可以转换为标量索引” - “TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index” when comparing a float with the value from an array

当我尝试运行以下非最大抑制 function 时,在将 -22.5 与Gmat[i,j]进行比较的行出现错误: 我将np.all和np.any用作and和or会给出一个名为“ValueError:具有多个元素的数组的真值不明确”的错误。 使用 a.any() 或 a.all()' Gmag 和 ...

快速NMS算法可抑制没有重叠的盒子 - Fast NMS algorithm suppresses boxes without overlap

我正在测试Malisiewicz等人的Fast NMS算法 。 我在遍历示例时注意到,在一种情况下,如果我输入两个没有重叠的特定框,并且IoU阈值低于0.75,则无论如何都将抑制一个框。 我误会了NMS吗? 我认为,如果IoU阈值设置在什么位置,如果它们之间的重叠为零,则不应丢弃任何盒 ...

iOS应用中的Tensorflow对象检测开发-nonmaxsuppressionV2 - Tensorflow Object detection development in IOS app - nonmaxsuppressionV2

我正在尝试使用ssd_mobilenet_v1_coco模型检测对象。 我自己训练有素的模型文件.pb文件用于检测。 成功构建后,单击运行按钮,我得到以下错误。 我可以在下面的链接中为已训练的.pb模型文件执行并启动ios应用。 请提供解决上述问题并启动ios应用的解决方案。 h ...

Qt-图像类-非最大抑制-C ++ - Qt - Image class - Non max suppression - C++

在编码某些像素操作类时,我实现了非最大抑制功能。 代码在这里: 现在,在非最大抑制之前和之后产生的图像非常奇怪。 感觉好像有些线开始突然出现。 请观看附带的图片(非最大抑制之前和之后)。 如有任何帮助,我将不胜感激。 谢谢! 请忽略我在图像边缘出现的3个像素错 ...

非最大抑制 - Non-max suppression

我们已经知道你可以用atan(dy/dx)得到梯度方向,这是与边缘正交的方向。 现在我们有一个功课,我们应该将这个方向离散化为四个等级(x和y方向以及两个对角线),然后检查最佳匹配方向的两个像素邻居以进行非最大抑制 。 我没有完全得到解决方案。 显然我们有四个案例: abs( ...


 
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