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C++实现非极大值抑制(NMS)算法详解

本文详细介绍了非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)算法的原理及其在目标检测中的应用,并提供了C++语言的具体实现代码。NMS算法通过筛选出高得分的检测框并移除重叠度高的其他检测框,有效提高了检测结果的准确性和可靠性。

1. 非极大值抑制 (NMS) 算法

1.1 算法原理

NMS算法是一种用于目标检测后处理的技术,旨在从多个候选框中选择最合适的检测框,同时去除冗余的重叠框。具体步骤如下:

  1. 首先,根据每个检测框的置信度得分进行降序排序。
  2. 然后,选取得分最高的检测框作为当前最佳框,并计算其与剩余所有检测框之间的交并比(Intersection over Union, IoU)。
  3. 如果某个检测框与当前最佳框的IoU超过了预设的阈值,则认为该检测框是冗余的,将其移除。
  4. 重复上述过程,直到所有检测框都已处理完毕。

1.2 C++ 实现

以下是针对单类别检测框的NMS算法的C++实现代码:

#include 
#include
#include

std::vector cpu_nms(Eigen::Matrix& bboxes, tensorflow::Tensor& scores, float nms_thresh) {
auto m_scores = Eigen::Map>(scores.flat().data(), 300, 2);
Eigen::VectorXf class_vec = m_scores.col(1); // 按照得分排序
Eigen::VectorXi score_order(300);
argsort(class_vec, score_order);
Eigen::VectorXf x1 = bboxes.col(4);
Eigen::VectorXf y1 = bboxes.col(5);
Eigen::VectorXf x2 = bboxes.col(6);
Eigen::VectorXf y2 = bboxes.col(7);
Eigen::VectorXf offset(300);
offset.setConstant(1.0);
std::vector keep;
// 计算 bounding box 面积
Eigen::VectorXf areas = (x2 - x1 + offset).cwiseProduct(y2 - y1 + offset);
while (score_order.size() > 0) {
int i = score_order[0];
keep.push_back(i);
int order_size = score_order.size();
// 计算得分最高的检测框与其他检测框的重合区域面积
Eigen::VectorXf xx1 = x1(score_order.segment(1, order_size - 1)).cwiseMax(x1[i]);
Eigen::VectorXf yy1 = y1(score_order.segment(1, order_size - 1)).cwiseMax(y1[i]);
Eigen::VectorXf xx2 = x2(score_order.segment(1, order_size - 1)).cwiseMin(x2[i]);
Eigen::VectorXf yy2 = y2(score_order.segment(1, order_size - 1)).cwiseMin(y2[i]);
Eigen::VectorXf w = (xx2 - xx1 + Eigen::VectorXf::Ones(order_size - 1)).cwiseMax(0);
Eigen::VectorXf h = (yy2 - yy1 + Eigen::VectorXf::Ones(order_size - 1)).cwiseMax(0);
Eigen::VectorXf inter = w.cwiseProduct(h);
Eigen::VectorXf area_score_max(order_size - 1);
area_score_max.setConstant(areas[i]);
// 计算得分最高的检测框与其他检测框的面积和
Eigen::VectorXf ovr = inter.cwiseQuotient(area_score_max + areas(score_order.segment(1, order_size - 1)) - inter);
Eigen::VectorXi index_cOnd= (ovr.array() ();
int cond_sum = index_cond.sum();
Eigen::VectorXi inds(cond_sum);
inds.setZero();
select_where(index_cond, inds);
Eigen::VectorXi offset2(cond_sum);
offset2.setConstant(1);
Eigen::VectorXi selcet_elem = score_order(inds + offset2);
score_order = selcet_elem;
}
return keep;
}

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e我爱你很多
这个家伙很懒,什么也没留下!
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