问题标签 [non-maximum-suppression]
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python - 将浮点数与数组中的值进行比较时，“TypeError：只有整数标量数组可以转换为标量索引”
Gmat[i,j]当我尝试运行以下非最大抑制函数时，在比较 -22.5 的行出现错误：
我使用np.alland np.anyasand并且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 Gmat 的值分别如下：
完整的错误：
python - 非最大抑制的 Python 就绪实现
在这篇博客的帮助下，我已经在我的工作中使用 NumPy 实现了非最大抑制算法。我仍然惊讶地发现 Python 中没有一个内置库（如 scipy、numpy 或 cv2）带有它。我见过的唯一内置实现是在 TF2.0 中，但我不想为一个非常简单的问题安装和处理 Tensorflow。我正在寻找一个潜在的速度增益的内置实现（我在一个很长的循环中运行它以获得不同的盒子组合），因为它可能已经在 C 中进行了预编译。是否有任何科学 python 库带有它？
yolov4 - 我如何在 Yolov4 上实现 NMS（非最大抑制）
我正在使用 Alexeyab 的 Yolov4 训练我自己的数据集，但我得到了多个边界框，如下图所示。
我用谷歌搜索并搜索了 NMS（非最大抑制），但我能找到的只是如何在 pytorch 或 tf 中编写代码……我是对象检测的新手，所以我不知道如何实现这一点。我想做的只是为一个班级制作一个边界框。
请帮我。谢谢你。
deep-learning - YOLO - 联合交叉实际上是非最大抑制的一部分
这里：[相关主题] 1他们说在 YOLO 中实际上 IoU (intersection over union) 使用了两次：
1-在训练期间比较ground truth box和predicted box
2-在使用已经训练过的 YOLO 网络期间，该技术被用于消除多次包含相同对象的重叠框。
据我所知，消除重叠框是通过称为非最大抑制 (NMS) 的过程完成的。因此，我想知道 IOU 是否是 NMS 进程的一部分？
tensorflow - 由于未知的 NMS 输出大小，无法使用 Non Max Suppression + Dense 层编译模型
我正在尝试编写一个模型，从 128 个提案中提取 10 个感兴趣的区域并将它们输入到 Dense 层：
当我将它包装在 keras 模型中并尝试编译它时，图形构建失败，因为tf.image.non_max_suppression返回一个形状的索引张量(None,)而不是(10,). 这使得扁平未知的（非批量）大小，x[indices]因此 Dense 层在编译时出现错误：
我的理解是 NMS 返回 n <= 10 个项目而不是 10 个项目，这就是它没有为图形指定固定输出形状的原因。选择 RoI 的输入数较高，这样从 NMS 中得到小于 10 RoI 的机会基本为零。我如何告诉我的模型它应该始终期望 NMS 准确返回 10 个项目，以便密集层的输入大小固定为 10*4？