Effiziente Nicht-Maximum-Unterdrückung

In dieser Arbeit untersuchen wir eine Aufgabe der niedrigstufigen Computer Vision – die Nicht-Maximum-Unterdrückung (NMS) – welche ein entscheidender Vorverarbeitungsschritt in vielen Anwendungen der Computer Vision ist. Besonders in Echtzeitszenarien sind effiziente Algorithmen für solche Vorverarbeitungsschritte, die auf der vollständigen Bildauflösung arbeiten, wichtig. Im Fall der NMS scheint lediglich die einfache Implementierung oder leichte Verbesserungen bekannt zu sein. Wir zeigen, dass diese weit davon entfernt sind, optimal zu sein, und leiten mehrere Algorithmen ab, die von leicht implementierbar bis hoch effizient reichen.