文件名称:
lsnms:大规模非最大抑制。 该项目实现了O（nlog（n））方法用于非最大抑制，当要修剪的实例数量变得非常大时，对于在非常大的图像（例如卫星或组织学）上运行的对象检测很有用-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-04-01
详细说明：最小二乘
使用NMS的稀疏实现，可以在非常大的图像上以几倍的倍数加速非最大抑制。 当预测的实例数量变得可观（> 10,000个对象）时，此项目在非常高维的图像数据的情况下变得很有用。
运行时间（在10kx10k像素的虚拟图像上）
安装
该项目可以通过pip完全安装：
pip install lsnms
或通过克隆此仓库
git clone https://github.com/remydubois/lsnms
cd lsnms/
pip install -e .
只有依赖项是numpy和numba。
用法示例：
import numpy as np
from lsnms import nms , wbc
# Create boxes: approx 30 pixels wide / high
image_size = 10_000
n_predictions = 10_000
to
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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