非极大值抑制算法相关论文
通过观察显微镜下的细胞组织结构和病变特征来进行的病理检查（Pathological examinations）是大多数疾病诊断的“金标准”,很多疾病的......
古文字是历史研究的重要材料,一般依附的载体是铭器或石碑,经过处理形成拓片。研究古文字首先进行的是费时费力的古文字标注工作,......
工业设备检测是工业生产中非常重要的一个环节,不仅需要耗费大量的人力物力,而且存在人员安全隐患,同时还存在部分工业设备无法被......
由于甲骨文字形结构多样,异体字较多,其识别一直是甲骨文领域研究的重要问题.本文首次提出以甲骨文偏旁为识别的基本构件,建立单偏......
随着深度学习的不断发展和硬件计算能力不断提升,计算机视觉被越来越多的研究者所关注。目标检测作为计算机视觉中的研究热点,其主......
目标检测是图像处理中的经典问题。近十几年，人类活动检测的方法层出不穷。由于卷积神经网络可以将图像中目标特征通过卷积层较为精......
针对单阈值-非极大值抑制算法中出现的目标漏检和重复检测问题,本文提出了一种使用全局交并比指标GIoU(Generalized Intersection ......
传统的NMS算法的过滤阈值是人为设定的,由于阈值的选取不当可能会造成漏检和误检。在应用NMS算法时,所有图像的最佳阈值不是完全相......
摘要：非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）算法作为Faster R-CNN（region-based convolutional neural net-work，R-CNN）的后置处理......
为了解决现有图像拼接篡改盲取证算法中所存在的篡改区域检测偏差大,篡改对象分割精度低,算法框架单一等问题,提出了一种基于检测-......
车牌识别是智能交通系统的核心技术,车牌检测是车牌识别技术中至关重要的一步。传统的车牌检测方法多利用浅层的人工特征,在复杂场......
目的作为目标检测的后置处理算法,非极大值抑制(NMS)算法被用于移除多余的检测框。然而,NMS算法在每轮迭代中抑制所有与预选取检测......
在方向梯度直方图（HOG）联合支持向量机（SVM）算法（HOG—SVM）和LeNet网络模型基础上，提出了HOG与卷积神经网络（CNN）融合的行人检测算法（SVM—Le......
