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概述非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《EfficientNon-MaximumSuppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是...
非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-MaximumSuppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测2.
顾名思义，非极大抑制就是要抑制非极大值。也可以将非极大抑制理解成搜索局部最大值。在此我们讨论的非极大抑制主要特指用于目标检测领域中搜索木分类概率最大的目标框的非极大抑制算法，而通用的非极大抑制请阅读论文《EfficientNon-Maximum
为什么要用非极大值抑制算法？.在目标检测的时候，在产生的候选框中为什么要用非极大值抑制呢？.既然都有得分了，直接选个得分最高的不行吗？.非极大值抑制结果只保留一个候选框吗？.
https://youtube/watch?v=PWctKkyWrno来自密歇根州立大学，发表在CVPR2021上，本文提出一种新的NMS非极大值抑制方法，用于单目3D...
有果儿第一次看非极大值抑制Non-maxsuppression的时候并不太明白这个算法到底是如何工作，现在暂时可以把非极大值抑制先放一边，了解完YOLO的实现之后可以看一下NMS算法如何工作，现在focus在YOLO是如何提交RCNN的效率，提取目标区域。预测
Canny算子中的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression）分析在前面介绍图像不变特征算子的时候，很多处都用到了非极大值抑制。对于非极大值抑制的分析，很多论文或资料都是一带而过，留下傻傻的自己似懂非懂，就那么忽悠过了。
非极大值抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的边框，这里的抑制通常是直接去掉冗余的边框。这个过程涉及以下两个量化指标。预测得分：NMS假设一个边框的预测得分越高，这个框就要被优先考虑，其他与其重叠超过一定程度的边框要被舍弃，非极大值即是指得分的非极大值。
概述非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《EfficientNon-MaximumSuppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是...
非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-MaximumSuppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测2.
顾名思义，非极大抑制就是要抑制非极大值。也可以将非极大抑制理解成搜索局部最大值。在此我们讨论的非极大抑制主要特指用于目标检测领域中搜索木分类概率最大的目标框的非极大抑制算法，而通用的非极大抑制请阅读论文《EfficientNon-Maximum
为什么要用非极大值抑制算法？.在目标检测的时候，在产生的候选框中为什么要用非极大值抑制呢？.既然都有得分了，直接选个得分最高的不行吗？.非极大值抑制结果只保留一个候选框吗？.
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有果儿第一次看非极大值抑制Non-maxsuppression的时候并不太明白这个算法到底是如何工作，现在暂时可以把非极大值抑制先放一边，了解完YOLO的实现之后可以看一下NMS算法如何工作，现在focus在YOLO是如何提交RCNN的效率，提取目标区域。预测
Canny算子中的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression）分析在前面介绍图像不变特征算子的时候，很多处都用到了非极大值抑制。对于非极大值抑制的分析，很多论文或资料都是一带而过，留下傻傻的自己似懂非懂，就那么忽悠过了。
非极大值抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的边框，这里的抑制通常是直接去掉冗余的边框。这个过程涉及以下两个量化指标。预测得分：NMS假设一个边框的预测得分越高，这个框就要被优先考虑，其他与其重叠超过一定程度的边框要被舍弃，非极大值即是指得分的非极大值。
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