OpenCV - Non Maximum Suppression について - Pynote
概要 物体検出で用いられる Non Maximum Suppression の仕組み及び実装について紹介する。 概要 Non Maximum Suppression 短形の表現 Overlap Ratio Non Maximum Suppression の処理 閾値の設定 実装 モジュールを import する。 画像を読み込む。 短形を描画する関数を用意する。 テンプレートマッチングを行う。 テンプレートマッチングの結果を元に短形一覧を作成する。 Non Maximum Suppression を実装する。 Non Maximum Suppression を適用する。 Non Maximum Suppression 物体検出を行うと、1つの物体に対して複数回検出されるということがある。 これらを1つの短形に統合する Non Maximum Suppression という処理がよく用いられ
CNNを用いた物体検出アルゴリズムの性能比較 - Qiita
導入 物体検出アルゴリズムを用いたかった為、現在までに提案されている手法を勉強しようと思ったのですが、思いの他多く何を用いればいいのかわかりませんでした。論文内で精度の比較もされているのですが、結局自分の問題に何を使えばいいんじゃってなった為、調べた限りのアルゴリズム間の性能比較を行ってみました。 物体検出アルゴリズムとは、以下の図のように、画像内の指定された物体の位置 (localization) と分類の確率 (confidence) を出力するアルゴリズムを指します。 ここでは、物体検出アルゴリズムの中でもCNN (Convolutional Neural Network) を用いたもののみを対象としています。 物体検出分野における背景 物体検出 (Object Detection) は画像認識タスクの中の一つで、一般的に画像認識のタスクは以下のように大きく3つに分類されます。 Cl
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