python - 消除Tensorflow Object Detection API中不同类之间的重叠边界框

我正在使用Tensorflow对象检测API来训练自己的车辆检测器。当我使用Object detection tutorial测试模型时，我发现在某些情况下卡车被检测为汽车和卡车，卡车周围有两个重叠的边界框。我只想把检测分数最高的那个留给我。

我知道对象检测API确实摆脱了重叠的边界框，但对于跨不同类的边界框却没有这样做。有办法摆脱重叠的盒子吗？我可以更改对象检测API代码中的任何位置来实现这一目标吗？

最佳答案

您可以在所有类上使用non_max_suppression：

  corners = tf.constant(boxes, tf.float32)
  boxesList = box_list.BoxList(corners)
  boxesList.add_field('scores', tf.constant(scores))
  iou_thresh = 0.1
  max_output_size = 100
  sess = tf.Session()
  nms = box_list_ops.non_max_suppression(
      boxesList, iou_thresh, max_output_size)
  boxes = sess.run(nms.get())

关于python - 消除Tensorflow Object Detection API中不同类之间的重叠边界框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49951422/