IoU(Intersection over Union)

IoU (Intersection over Union)の実装方法など、IoUに関する記事のカテゴリ

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numpyで高速にSoft-NMSを計算する(16倍高速?)

pythonのnumpyで高速化したSoft-NMSの実装例を紹介します。過去に紹介した実装より16倍高速化できました。Soft-NMSは物体検出AIの後処理で使用されるNMSの改良型ですが、NMSより演算量が大きい手法で高速化が重要です。
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PythonのnumpyでNMSを高速に演算する(20倍高速?)

重複した矩形を統合するアルゴリズムNMS (Non-Maximum Suppression)を、numpyで高速に計算する方法を紹介します。numpyを使わずpythonリスト(list)を使用する実装と比べて約20倍に高速化できました。
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numpyを使って複数の矩形のIoUを一度に高速に計算する

pythonのnumpyライブラリを使って、1つの矩形と複数の矩形とのIoUを一度に高速に計算する方法を紹介します。計算時間の計測結果も記載し、1つずつIoUを計算した場合に比べてどのくらい高速化できるのか比較も行います。
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pythonでSoft-NMSを実装する(2)Soft-NMS適用例

Soft-NMS(Soft Non-Maximum Suppression)は、SSDやYOLOといった物体検出AIの後処理として使用されるNMSの改良型アルゴリズムです。以前紹介したSoft-NMSサンプルコードの適用例をこの記事で紹介します。
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pythonでSoft-NMSを実装する(1)アルゴリズム実装例

pythonでSoft-NMS(Soft Non-Maximum Suppression)を実装する方法を紹介します。Soft-NMSは、SSDやYOLOといった物体検出AIの後処理で使用されるNMSの改良型アルゴリズムです。
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pythonで2つの矩形(長方形)のGIoUを計算する

pythonでGIoU (Generalized Intersection over Union)の計算方法を実装する方法を紹介します。GIoUは従来のIoUを一般化した概念で、IoUは物体検出AIで出力される複数の矩形の重なり具合を表した指標です。
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pythonでNMSを実装し、複数の矩形をマージする

pythonでNMS (Non-Maximum Suppression)を実装する方法を紹介します。NMSはSSDやYOLOといった物体検出AIの後処理として使用されるアルゴリズムです。たくさんの矩形をマージしてすっきりさせるアルゴリズムがNMSです。
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pythonで2つの矩形(長方形)のIoUを計算する

pythonでIoU (Intersection of Union)の計算方法を実装する方法を紹介します。IoUはSSDやYOLOといった物体検出AIを理解する上で重要な概念で、物体検出AIで出力される複数の矩形の重なり具合を表す定量的な指標です。
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