1、演算法思想：
非極大值抑制（non-maximum suppression，nms），顧名思義就是把非極大值過濾掉（抑制）。本質是搜尋區域性極大值，抑制非極大值元素。主要是為了更精確的定位某種特徵，比如用梯度變化表徵邊緣時，梯度變化較大的區域通常比較寬，所以利用x和y方向的梯度確定乙個法向arctan(y/x)，然後在法向上判斷當前梯度測量是否是乙個峰值（或
區域性極大值
），如果是就保留，不是極大值就抑制（如設定為0）。
在物體檢測非極大值抑制應用十分廣泛，主要目的是為了消除多餘的框，找到最佳的物體檢測的位置。
如上圖中：
雖然幾個框都檢測到了人臉，但是我不需要這麼多的框，我需要找到乙個最能表達人臉的框。人臉檢測中，雖然每個視窗均檢測到人臉，但僅需給出乙個最有可能表徵人臉的視窗。其實就是在滑動的視窗中找出分數最高的視窗，以去除一些多餘的視窗！
3、以3鄰域情況下nms的實現過程理解演算法
3鄰域情況下的nms即判斷一維陣列i[w]的元素i[i](2<=i<=w-1)是否大於其左鄰元素i[i-1]和右鄰元素i[i+1]，演算法流程如下圖所示：
a. 演算法流程3-5行判斷當前元素是否大於其左鄰與右鄰元素，如符合條件，該元素即為極大值點。對於極大值點i[i]，已知i[i]>i[i+1]，故無需對i+1位置元素做進一步處理，直接跳至i+2位置，對應演算法流程第12行。
b. 若元素i[i]不滿足演算法流程第3行判斷條件，將其右鄰i[i+1]作為極大值候選，對應演算法流程第7行。採用單調遞增的方式向右查詢，直至找到滿足i[i]>i[i+1]的元素，若i<=w-1，該點即為極大值點，對應演算法流程第10-11行。
非極大值抑制演算法
非極大值抑制演算法 non maximum suppression，nms 首次在 efficient non maximum suppression 被提出，多年之後被廣泛用於目標檢測領域，用於消除多餘的檢測框。目標檢測演算法 主流的有 rcnn 系 yolo 系 ssd 等 在進行目標檢測任務時...
非極大值抑制
nms non maximum suppression 中文名非極大值抑制，在很多計算機視覺任務中都有廣泛應用，如 邊緣檢測 目標檢測等。這裡主要以人臉檢測中的應用為例，來說明nms，並給出matlab和c 示例程式。人臉檢測的一些概念 1 絕大部分人臉檢測器的核心是分類器，即給定乙個尺寸固定，分類...
非極大值抑制
參考 思想 1.將每乙個檢測框的得分值排序，得到得分值最大的檢測框，將該檢測框記錄下來 2.然後其他計算所有的檢測框與該框的iou，將iou大於閾值的檢測框去除，iou小於閾值的認為是不同的目標，則保留 3.對剩下的檢測框繼續做上述的處理 import numpy as np def py cpu ...