処理時間

IoU

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。
IoU

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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