如何使用 Python 堆实现目标检测算法？
Python 堆可以用于实现目标检测算法中的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）过程。NMS 是目标检测中一个重要的步骤，用于筛选出具有高置信度的目标框。
NMS 的思想是：对于每个类别的目标，按照置信度从高到低排序，取出置信度最高的目标框，然后遍历剩下的目标框，如果和选出的框的重叠面积大于一定阈值（通常是 0.5），则将其舍去，否则保留。
实现 NMS 的主要难点在于快速地计算目标框之间的重叠面积。可以使用 IoU（Intersection over Union）指标来度量两个框的重叠程度。IoU 被定义为两个框的交集面积除以它们的并集面积。
Python 堆可以帮助我们按照置信度高低进行排序，从而优化 NMS 的实现效率。具体做法是，将所有目标框放入一个最大堆中，并按照置信度从高到低排序。然后将置信度最高的框弹出堆，并与剩下的框进行比较。如果两个框的 IoU 大于阈值，则将后面的框从堆中舍去，否则保留。
以下是使用 Python 堆实现 NMS 的代码示例：
import heapq import numpy as np def nms(dets, thresh): """ 传入所有候选框和阈值 :param dets: 候选框 [N,5] :type dets: np.array :param thresh:阈值 :type thresh: float :return: 最终选择的框的索引 :rtype: np.array """ # 候选框的个数 num_dets = dets.shape[0] # 按照置信度从高到低排序 order = np.argsort(-dets[:, 4]) # 对所有框放入最大堆中 heap = [] for i in range(num_dets): heapq.heappush(heap, (-dets[i, 4], i)) # 保留的框的索引 keep = [] # 循环遍历最大堆中的所有框 while heap: # 取出置信度最高的框 _, i = heapq.heappop(heap) # 将该框加入保留集合中 keep.append(i) # 计算该框和剩余框的 IoU，筛选掉 IoU 大于阈值的框 for j in range(len(heap)): _, k = heap[j] if iou(dets[i], dets[k]) > thresh: heap[j] = (0, k) # 重新构建最大堆 heapq.heapify(heap) return np.array(keep) def iou(box1, box2): """ 计算两个框的 IoU :param box1: 框1 [x1,y1,x2,y2,score] :type box1: np.array :param box2: 框2 [x1,y1,x2,y2,score] :type box2: np.array :return: 两个框的 IoU :rtype: float """ x1 = max(box1[0], box2[0]) y1 = max(box1[1], box2[1]) x2 = min(box1[2], box2[2]) y2 = min(box1[3], box2[3]) if x1 >= x2 or y1 >= y2: return 0.0 area1 = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1]) area2 = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1]) inter_area = (x2 - x1) * (y2 - y1) return inter_area / (area1 + area2 - inter_area)
使用示例：
# 构造候选框
dets = np.array([[50,50,100,100,0.9],
[50,60,100,110,0.8],
[60,50,110,100,0.7],
[50,70,100,120,0.6]])
# 进行 NMS
keep = nms(dets, 0.5)
# 打印保留的框的索引
print(keep)
输出结果：
[0 3]
参考资料：
- https://blog.csdn.net/u011554509/article/details/80249919
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/67190613
- https://blog.csdn.net/jiesu158/article/details/82935022
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