1. 基本介绍
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是深度学习中一种常用的目标检测算法，用于在检测结果中去除冗余的边界框。
在目标检测任务中，通常会使用候选框（bounding boxes）来表示可能包含目标物体的区域。这些候选框是通过目标检测模型生成的，每个候选框都会伴随一个置信度分数，表示该候选框包含目标物体的概率。当候选框的数量较多时，简单地选择置信度最高的候选框可能会导致冗余和重叠的检测结果。NMS算法通过判断候选框之间的重叠程度，去除那些与已选择的候选框高度重叠的冗余框，从而提供更准确的目标检测结果。
NMS的目标是从所有候选框中选择出最佳的、不重叠的候选框，以提供最准确的目标检测结果。
NMS的核心思想是通过设定一个阈值来判断两个候选框是否重叠。常用的重叠度量是交并比（IoU），定义为两个候选框的交集面积除以它们的并集面积。当两个候选框的IoU大于设定的阈值时，认为它们重叠。
在NMS算法中，通常会设定一个IoU阈值，例如0.5。算法的步骤如下：
A. 按照置信度分数对所有候选框进行排序，从高到低。
B. 选择置信度最高的候选框，并将其作为最终输出的一个检测结果。
C. 计算该候选框与其他未处理的候选框的重叠区域的面积（可以使用交并比（Intersection over Union，IoU）来度量重叠程度）。
D. 去除与已选择的候选框有较高重叠的候选框，以避免重复检测。
E. 重复步骤2到4，直到所有候选框都被处理完毕。
NMS算法保留了置信度最高的候选框，并通过去除与其重叠的其他候选框，消除了冗余的检测结果。通过调整IoU阈值，可以控制NMS的严格程度。较高的IoU阈值会保留更多的候选框，但可能导致冗余检测；较低的IoU阈值可以去除更多的冗余框，但可能会错过一些真实目标。
NMS算法是目标检测领域中常用的后处理步骤，可应用于各种检测模型，如基于区域的卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Networks，R-CNN）、单阶段检测器（例如YOLO和SSD）等。它在提高目标检测结果的准确性和稳定性方面起到了重要的作用。
2. 示例代码
以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用Python实现非极大值抑制（NMS）算法：
import numpy as np
def calculate_iou(box1, box2):
"""
计算两个框的交并比（IoU）
"""
x1, y1, w1, h1 = box1
x2, y2, w2, h2 = box2
# 计算交集的坐标
x_intersection = max(x1, x2)
y_intersection = max(y1, y2)
w_intersection = max(0, min(x1 + w1, x2 + w2) - x_intersection)
h_intersection = max(0, min(y1 + h1, y2 + h2) - y_intersection)
# 计算交并比
intersection = w_intersection * h_intersection #计算交集重合部分
union = w1 * h1 + w2 * h2 - intersection
iou = intersection / union
return iou
def nms(boxes, scores, iou_threshold):
"""
非极大值抑制（NMS）算法
"""
sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1] # 根据分数对框进行降序排序
selected_indices = []
while sorted_indices.size > 0:
current_index = sorted_indices[0]
selected_indices.append(current_index)
# 计算当前框与其他框的IoU
current_box = boxes[current_index]
remaining_indices = sorted_indices[1:]
ious = np.array([calculate_iou(current_box, boxes[i]) for i in remaining_indices])
# 找到IoU小于阈值的框
below_threshold_indices = remaining_indices[ious < iou_threshold]
sorted_indices = below_threshold_indices
return selected_indices
# 示例数据
boxes = np.array([
[20, 30, 50, 50],
[25, 35, 40, 40],
[70, 80, 30, 30],
[80, 90, 20, 20],
[100, 120, 60, 60]
])
scores = np.array([0.9, 0.75, 0.8, 0.65, 0.95])
# 设置阈值
iou_threshold = 0.5
# 使用NMS进行框的抑制
selected_indices = nms(boxes, scores, iou_threshold)
# 打印选择的框
for index in selected_indices:
print(boxes[index], scores[index])这个示例代码中，首先定义了一个calculate_iou函数，用于计算两个框的交并比（IoU）。然后定义了一个nms函数，实现了非极大值抑制算法。最后，给出了一个示例数据，包含了一组框的坐标和对应的置信度分数。通过调用nms函数，可以得到经过NMS处理后的选择框的索引，并打印出选择的框及其对应的分数。
注意，此示例代码仅为演示目的，并未涵盖所有可能的情况。在实际应用中，可能需要根据具体的需求进行适当修改和优化。
