因此,研究者使用所提出的DIoU替代IoU作为NMS的评判准则,公式如下: 方法: 第一步:修改general.py,重新定义NMS模块。 def NMS(boxes, scores, iou_thres, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False): """ :param boxes: (Tensor[N, 4])): are expected to be in ``(x1, y1, x2, y2) :param scores:...
在原始的NMS中,IoU指标用于抑制多余的检测框,但由于仅考虑了重叠区域,经常会造成错误的抑制,特别是在bbox包含的情况下。因此,可以使用DIoU作为NMS的标准,不仅考虑重叠区域,还考虑了中心点距离。(基于DIoU作为NMS标准,虽然多了距离这个维度去考虑问题,但和NMS面对的同样的情况是当两个不同的目标本身就靠的很近的时...
通过将 结合到最先进的目标检测算法中,例如 YOLO v3、SSD和 Faster RCNN,我们不仅在 IoU 指标方面而且在 GIoU 指标方面都获得了显着的性能提升。此外,DIoU 可以很容易地用于非最大抑制(NMS)作为标准,进一步促进性能提升。注释:这里IoU指标方面和GIoU指标方面指的是在:目标检测精度测量(mAP值),IoU损失计算稳定性...
结合这些,作者进一步提出了一个 Complete IoU (CIoU) loss。同时 DIoU 还可以引入到 NMS 中来替换里面的 IoU,使得目标在遮挡情况下检测更鲁棒。 DIoU 参考上图,DIoU loss 的公式为: (3)RDIoU=ρ2(b,bgt)c2LDIoU=1−IoU+ρ2(b,bgt)c2LDIoU=1−IoU+d2c2 这里的ddd和c分别代表检测框和真实框的...
(3)DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。 缺点: 虽然DIOU能够直接最小化预测框和真实框的中心点距离加速收敛,但是Bounding box的回归还有一个重要的因素纵横比暂未考虑。如下图,三个红框的面积相同,但是长宽比不一样,红框与绿框中心点重合,这时三种情况的DIoU相同,...
公式如下: 优点: (1)DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离,因此比GIoU loss收敛快得多。 (2)对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况,DIoU损失可以使回归非常快。 (3)DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。
DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。 实现代码:[3] defDiou(bboxes1, bboxes2):rows=bboxes1.shape[0]cols=bboxes2.shape[0]dious=torch.zeros((rows, cols))ifrows * cols == 0:#returndiousexc...
DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。 3.实现代码[3] defDiou(bboxes1,bboxes2):rows=bboxes1.shape[0]cols=bboxes2.shape[0]dious=torch.zeros((rows,cols))ifrows*cols==0:#returndiousexchange=Falseifbboxes1.shape[0]>bboxes2.shape[0]:bboxes...
3.5 soft-nms 主要的思路: 对于当前置信度最高框与剩余框做一个iou,对于iou较高的预测框重复率应该是比较高的,对于这些预测框用宇哥衰减公式,其作用是对于iou较高的预测框衰减得最快,因为是呈指数形式衰减的。衰减后保留置信度仍然对于置信度阈值(这里设置为0.1),对于剩下的预测框的含义是重复率不算太高的。这...
为NMS阈值, 为最高置信度的框。DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象,而且仅需改几行代码,DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。 实验结果 在YOLOv3上进行实验对比,DIoU loss和CIoU的效果都很显著,mAP分别提升3.29%和5.67%,而AP75则分别提升6.40%和8.43%,而使用DIoU-NMS则能进一步提升...