非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression,NMS) 从字面上理解是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。对于模型的输出,通过置信度阈值筛选掉大部分的冗余预测,在剩下的预测框中选择置信度最高的候选框,计算置信度最高的预选框与其他预选框的交并比(IoU),移除掉交并比大于某与定义的阈值的框。重复上述过程直到无法...
思路:不要粗鲁地删除所有IOU大于阈值的框,而是降低其置信度。 soft NMS算法的大致思路为:M为当前得分最高框,bi为待处理框,bi和M的IOU越大,bi的得分si就下降的越厉害。 算法结构如图所示: NMS中: soft NMS中: (1)线性加权: (2)高斯加权: soft NMS仍然有问题:其阈值仍然需要手工设定 soft NMS的相关代码如...
Soft-NMS的思想是与M重叠度大于阈值的其他检测框不会直接从B中删除了，直接采用一个函数来衰减这些检测框的置信度。衰减的一个原则是如果一个检测框与$M$有很高的重叠，那么它应该被衰减得严重一点，即置信度会变为一个很低的分数；相反，如果一个检测框与$M$有很低的重叠甚至没有重叠，那么它应该保持原来的...
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 NMS、soft NMS、softer NMS与IOU-Guided NMS 一、NMS 二、soft NMS 三、softer NMS** 四、IOU-Guided NMS** 一、NMS 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。在计算机视觉技术中主要目... ...
NMS（Non-Maximum Suppression）是一个用于抑制预测框之间重复或相似预测的算法，它的核心是通过置信度阈值筛选预测框，计算置信度最高的预测框与其他预测框的交并比（IoU），移除掉与置信度最高的预测框IoU大于某一阈值的预测框。这个过程会重复直到无法合并。NMS通过图1示意图直观展示这一过程。NMS的伪...
然而，soft NMS的出现为NMS带来改进，特别是对于密集物体检测。传统的NMS以贪心方式处理，可能导致误删。例如，当红框与绿框得分分别为0.95和0.80时，红框优先保留可能导致绿框被误删。soft NMS通过降低重叠框的得分，避免了这个问题，其算法结构允许线性或高斯加权处理，但仍有手动设定阈值的局限性。soft...
在标准数据集PASCAL VOC 和 MS-COCO等标准数据集上,Soft-NMS对现有物体检测算法在多个重叠物体检测的平均准确率有显著的提升。同时,Soft-NMS不需要额外的训练且易于实现,因此,它很容易被集成到当前的物体检测流程中。 算法修改部分 假设我们对一个与M高度重叠的检测框bi的检测分数进行衰减,而非全部抑制。如果检测框...
hard-nms其实就是经典版本的NMS的方法。就是根据模型给出每个box的置信度从大到小进行排序,然后保留最大的,删除所以与这个最大置信度的候选框的IoU大于阈值的其他候选框。 举个例子吧,现在有4个候选框:(box1,0.8),(box2,0.9), (box3,0.7),(box4,0.5) ...
soft NMS是一种改进方案，起源于论文cn.arxiv.org/abs/1704.0...和GitHub项目bharatsingh430/soft-nms。它关注于解决贪心式NMS中可能出现的问题，如过度删除和阈值设定困难。soft NMS通过调整策略，不是简单地删除IOU大于阈值的框，而是根据IOU值降低其置信度，如采用线性或高斯加权的方式。尽管soft NMS...
Soft NMS(非极大值抑制的软版本)是一种在目标检测中用于减少冗余边界框的技术。传统的NMS方法在处理重叠的边界框时,会完全抑制(即将得分设为0)与最高得分框重叠超过一定阈值的所有其他框。这种方法有时会导致有用的检测框被错误地抑制。相比之下,Soft NMS采用了一种更温和的策略,它不会完全抑制重叠框,而是降低它...