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pythonでNMSを実装し、複数の矩形をマージする
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pythonでNMSを実装し、複数の矩形をマージする
この例では、いらすとやの「人脈・コネがない人のイラスト」の顔の周辺に、たくさんの矩形を描画しまし... この例では、いらすとやの「人脈・コネがない人のイラスト」の顔の周辺に、たくさんの矩形を描画しました。矩形だけでなく、クラス名やスコア値も表示されてごちゃごちゃになっています。NMSをかける前のSSDやYOLOの出力はこのようになりがちです。 この画像に対してNMSをかけると次のようになります。 NMSをかけた後のすっきりした画像 かなりすっきりしました。重複する矩形をマージするのがNMSの処理です。 上の画像のたくさんの矩形はランダムに付与したもので、それらをNMSで統合しました。便宜上、矩形の統合と表現しましたが、NMSの実際の処理では各矩形の信頼度(スコア値)を参照し、最も信頼度の高いものが残るようになっています。 NMS(Non-Maximum Suppresion)とは NMSをすごく簡単に単純に説明すると、信頼度の高い矩形と大きく重なっている矩形を消去するアルゴリズムです。信頼度