在目标检测的预测推理阶段,许多重复的检测框会定位到在同一目标的周围,常用的措施是利用非极大抑制算法(Non-Maximum Suppression,NMS)去除冗余的检测框,筛选出高质量的预测框,如下图所示。NMS 的原理: (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。 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,而GIoU损失几乎退化为IoU损失。 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 defDiou(bboxes1, bboxes2): r...
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: (Tensor[N]): scores for each one of the boxes :param iou_thres...
对不同类型检测器的适用性:对于基于提议(proposal - based)的检测器,如RFCN和Faster - RCNN,Soft - NMS能显著提高性能;对于非基于提议的检测器,如SSD和YOLOv2,使用线性函数时,Soft-NMS也能获得一定的性能提升(约0.5%)。 稳定性和灵活性:通过敏感性分析可知,Soft-NMS的参数σ在一定范围内(如0.4到0.7)性能稳定...
DIoU-NMS 和原始的NMS不同,DIoU-NMS不仅考虑了IoU的值,还考虑了两个Box中心点之间的距离,使用了新的公式决定一个Box是否被删除: 其中,RDIoU是两个Box中心点之间的距离,用下面的公式表示: 其中p(.)是距离,b和bgt表示两个box,c是包含两个box的最小box的对角线长度,如下图所示:...
DIOU-NMS等改进 Pytorch机器学习(⼋)—— YOLOV5中NMS⾮极⼤值抑制与DIOU-NMS等改进 ⽬录 前⾔ 在⽬标检测的预测阶段时,会输出许多候选的anchor box,其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同⼀个⽬标,这时候我就可以使⽤NMS来合并同⼀⽬标的类似边界框,或者说是保留这些边界框中最好的...
在本白皮书中,DIoU-NMS 函数将被添加到 OpenVINO™ 精度检查器工具中,以用于计算 yolov4 的正确预期精度。尽管 DIoU-NMS 可帮助大幅提升精度,但它也可以与训练后优化工具包 (pot) 一起使用,以生成优化的 INT8 模型。 2.0 设置环境• 系统环境– 设置 OpenVINO™ 2021.2• Ubuntu 18.04 或 Ubuntu 20.04...
DIoU-NMS 2020-08-30 20:38 −... MSTK 0 4525 非极大值抑制 NMS 2019-12-12 12:00 −在这之前强调下极大值、最大值的区别:在一个函数曲线中,极大值可以有多个,最大值只有一个。所有非极大值抑制是抑制不是极大值的部分,一组数据经过非极大值抑制之后会得到至少一个的返回值。 算法思想: 非极...
3.7 diou_nms 主要的思路: 把普通的iou计算换成diou计算仅此而已,其他的与上述的iou一样,计算当前挑选框与剩余全部框的一个iou,当iou大于某个阈值说明重复率过高需要剔除。不断的剔除最好框与与最好框重复率较高的框,处理完所有框后,就可以进行下一个类别预测框的处理,不断的循环。
To address the task of detecting multiple small objects, a multi-object detection algorithm based on Distance Intersection Over Union loss Nonminimum Suppression (DIOU-NMS) integrated with You Only Look Once version 5 (YOLOv5) is proposed. Leveraging the YOLOv5s model as the foundation, the ...