解释 MS (on Maximum Suppression) 算法的原理

解释 MS (on Maximum Suppression) 算法的原理

MS（on-Maximum Suppression，非极大值抑制）是目标检测中常用的一种后处理技术，用于消除冗余的检测框，保留最有可能的检测结果。其主要目的是解决多个边界框重叠的问题，确保每个目标只有一个边界框。

MS 的原理

1. 输入：MS 的输入是一组候选边界框及其对应的置信度分数（confidence scores）。每个边界框通常包含四个坐标值（x, y, w, h），表示边界框的中心点坐标、宽度和高度，或者左上角和右下角的坐标。
2. 排序：首先根据置信度分数对所有候选边界框进行降序排序。置信度分数越高，表示该边界框越可能是真实的目标。
3. 选择最高分的边界框：选择置信度分数最高的边界框作为当前的最佳检测框，并将其加入最终的检测结果列表中。
4. 计算IoU：计算当前最佳检测框与剩余候选边界框之间的交并比（Intersection over Union, IoU）。IoU 是两个边界框交集面积与并集面积的比值，范围在0到1之间。
5. 抑制重叠的边界框：设定一个阈值（例如0.5），如果某个候选边界框与当前最佳检测框的IoU大于这个阈值，则认为这两个边界框重叠过多，将该候选边界框从候选列表中移除。
6. 重复步骤-5：从剩余的候选边界框中再次选择置信度分数最高的边界框，重复上述过程，直到所有候选边界框都被处理完毕。

代码示例

以下是一个简单的 MS 算法的 Python 实现：

def non_max_suppression(boxes, scores, iou_threshold):
    # boxes: (, 4) array of [x1, y1, x2, y2] coordinates
    # scores: (,) array of confidence scores
    # iou_threshold: IoU threshold for suppression

    # 获取按置信度分数降序排列的索引
    order = scores.argsort()[::-1]
    keep = []

    while order.size > 0:
        # 选择置信度分数最高的边界框
        i = order[0]
        keep.append(i)

        # 计算当前最佳检测框与其他候选框的IoU
        xx1 = (boxes[i, 0], boxes[order[1:], 0])
        yy1 = (boxes[i, 1], boxes[order[1:], 1])
        xx2 = (boxes[i, 2], boxes[order[1:], 2])
        yy2 = (boxes[i, ], boxes[order[1:], ])

        w = (0.0, xx2 - xx1)
        h = (0.0, yy2 - yy1)
        inter = w * h

        area = (boxes[order[1:], 2] - boxes[order[1:], 0]) * (boxes[order[1:], ] - boxes[order[1:], 1])
        iou = inter / (area + (boxes[i, 2] - boxes[i, 0]) * (boxes[i, ] - boxes[i, 1]) - inter)

        # 抑制IoU超过阈值的边界框
        inds = np.where(iou <= iou_threshold)[0]
        order = order[inds + 1]

    return keep

解释

• boxes: 输入的候选边界框，形状为 (, 4)，其中 是候选框的数量，每个框包含4个坐标值。
• scores: 每个候选框的置信度分数，形状为 (,)。
• iou_threshold: IoU 阈值，用于判断两个边界框是否重叠过多。
• order: 按置信度分数降序排列的索引。
• keep: 保存最终保留的边界框的索引。