大家好，我是小寒
今天给大家分享目标检测中的一个关键知识点，NMS
目标检测中的非最大抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一个关键步骤，用于去除多余的候选框（bounding boxes），从而精简检测结果。它主要用于确保每个目标只被检测一次，避免多个重叠的候选框表示同一个目标。
目标检测简介
目标检测（Object Detection）是一种计算机视觉技术，其主要任务是识别图像或视频中的目标，并确定每个目标的位置和类别。
与图像分类不同，目标检测不仅需要识别图像中包含的物体，还需要定位这些物体在图像中的具体位置（通常用边界框表示）。
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- 在第一幅图中，我们只是对图片中的物体进行 “分类”。这是一个分类问题
- 在第二幅图中，我们只是在图像中“定位”物体。这是一个定位问题
- 在第三幅图中，我们对物体进行 “分类和定位”。这是一个目标检测问题
目标检测任务有多种算法，这些算法在过去十年中不断发展。
为了进一步提高性能并捕捉不同形状和大小的物体，算法会预测多个不同大小和长宽比的边界框。
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但是在所有边界框中，如何选择最合适、最准确的边界框？这就是 NMS 发挥作用的地方。
什么是非最大抑制？
图片中的物体可能大小和形状各异，为了完美捕捉每个物体，目标检测算法会创建多个边界框（左图）。理想情况下，对于图片中的每个物体，我们都必须有一个边界框，类似于右图。
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为了从多个预测的边界框中选择最佳边界框，这些目标检测算法使用非最大抑制。
该技术用于“抑制”可能性较小的边界框并仅保留最佳边界框。
非最大抑制如何起作用？
非最大抑制的目的是为对象选择最佳边界框，并拒绝或 “抑制” 所有其他边界框。
该算法迭代地选择最佳边界框，比较重叠，并删除冗余框，直到收敛。
NMS 考虑了两件事
- 客观性得分由模型给出
- 边界框的重叠或 IOU
你可以在下图中看到，除了边界框之外，模型还会返回客观性分数。
该分数表示模型对目标对象存在于此边界框中的确定程度。
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你可以看到所有边界框都有物体，但只有绿色边界框是检测物体的最佳边界框。
现在我们如何摆脱其他边界框？
非最大抑制将首先选择客观性得分最高的边界框。然后删除所有其他重叠度高的边界框。
所以在上面的图片中，
- 我们将为狗选择绿色边界框（因为它的客观性得分最高，为 98%）
- 并移除狗的黄色和红色框（因为它们与绿色框重叠较高）
其余的框也采用相同的过程，这个过程不断迭代，直到不再减少框。
最后，我们将得到以下结果。
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这就是 NMS 的工作原理。
实现非最大抑制
现在你应该对非最大抑制有了很好的理解。让我们将非最大抑制的过程分解为几个步骤。
- 选择客观性得分最高的框
- 然后，比较此框与其他框的重叠（交集与并集）
- 删除重叠（交集与并集）大于 50% 的边界框
- 然后，转到下一个最高的客观性得分
- 最后重复步骤2-4
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假设我们一个人和狗的图像，有六个边界框，每个边界框都有客观性分数。
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对于此图像，我们将使用 torchvision 库中的非最大抑制（NMS 算法）函数 nms() 。
此函数需要三个参数-
- Boxes：x1、y1、x2、y2 格式的边界框坐标
- 分数：每个边界框的客观性分数
- iou_threshold：重叠（或 IOU）的阈值
这里，由于上述坐标采用 x1、y1、宽度、高度格式，我们将按以下方式确定 x2、y2
x2 = x1 + 宽度
y2 = y1 + 高度
import torch
from torchvision.ops import nms
boxes = torch.tensor([[190,380,(190+300),(380+150)],
[300,420,(300+150),(420+210)],
[320,360,(320+200),(360+230)],
[390,50,(390+300),(50+330)],
[490,45,(490+200),(45+500)],
[480,130,(480+150),(130+400)]], dtype=torch.float32)
scores = torch.tensor([[0.90],[0.98],[0.82], [0.87],[0.98],[0.82]], dtype=torch.float32)
nms(boxes = boxes, scores = scores, iou_threshold=0.2)
#tensor([1, 4])对于我们的示例，这个 python 函数返回了边界框 1 和 4。
