Немаксимальне придушення (NMS) — це метод постобробки, який зазвичай використовується під час виявлення об’єктів, щоб усунути повторювані виявлення та вибрати найбільш релевантні
які відповідають виявленим об'єктам.2 листопада 2023 р
Немаксимальне придушення: Немаксимальне придушення (NMS) є техніка, що використовується для вибору однієї обмежувальної рамки для об’єкта, якщо алгоритми виявлення об’єктів виявили кілька обмежувальних рамок із різними оцінками ймовірності(приклад: Faster R-CNN,YOLO). Python використовує numpy у векторизованому підході.
Немаксимальне придушення (NMS) дозволяє видаляти повторювані обмежувальні рамки, що перекриваються, із прогнозів, які повертає модель комп’ютерного зору.
Немаксимальне придушення (NMS) — це техніка, яка використовується для вирішення цієї проблеми. Він обробляє список обмежувальних рамок і усуває всі рамки, які мають високе перекриття, зберігаючи лише найбільш імовірну рамку для кожного об’єкта.
Не максимальне придушення (NMS) — це техніка, яка використовується в численних задачах комп’ютерного зору. Це клас алгоритмів для вибору однієї сутності (наприклад, обмежувальних рамок) із багатьох сутностей, що перекриваються.
Немаксимальне придушення (NMS) — це метод постобробки, який зазвичай використовується для виявлення об’єктів щоб усунути повторювані виявлення та вибрати найбільш відповідні обмежувальні рамки, які відповідають виявленим об’єктам.