例如Soft NMS,Softer NMS。 3. 只能在CPU上运行,速度太慢的改进思路有三个,一个是设计在GPU上的NMS,如CUDA NMS,一个是设计更快的NMS,如Fast NMS,最后一个是掀桌子,设计一个神经网络来实现NMS,如ConvNMS。 4. IoU的做法存在一定缺陷,改进思路是将目标尺度、距离引进IoU的考虑中。如DIoU。 下面稍微介绍一下这些
NMS的改进思路： 分数惩罚：如Soft NMS，通过分数惩罚而不是直接移除重叠的检测框，以减少信息丢失。 动态调整阈值：如Adaptive NMS，根据检测区域的密度动态调整IoU阈值，以提高精度和效率。 引入额外特征：如DIoU NMS，在IoU的基础上引入框中心距离等额外特征，以更全面地评估检测框的重叠程度。各种NMS方...
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首先，手动调整阈值可能导致效果不稳定；其次，硬性置0的策略可能丢失重要信息。此外，NMS在CPU上的运行效率不高，且IoU仅关注框的大小，忽略了其他重要特征。为解决这些问题，研究者提出了如Soft NMS（通过分数惩罚衰减）和DIoU NMS（考虑框中心距离）等改进方法，后者在IoU相同时更关注框的相对位置。Sof...
本发明所采用的技术方案是:一种基于深度可分离卷积残差块和改进nms的多尺度目标检测方法,包括如下步骤, 步骤1,获取若干图片,作为原始图像数据,对原始图像数据中的检测目标进行边框和类别的标注; 步骤2,对于步骤1中的原始图像数据进行数据增强操作,将新生成的图片与步骤1中采集到的图片一起作为训练图片; 步骤3,利用...
1. 根据手动设置阈值的缺陷,通过自适应的方法在目标系数时使用小阈值,目标稠密时使用大阈值。例如Adaptive NMS 2. 将低于阈值的直接置为0的做法太hard,通过将其根据IoU大小来进行惩罚衰减,则变得更加soft。例如Soft NMS,Softer NMS。 3. 只能在CPU上运行,速度太慢的改进思路有三个,一个是设计在GPU上的NMS,如CU...
1. 根据手动设置阈值的缺陷,通过自适应的方法在目标系数时使用小阈值,目标稠密时使用大阈值。例如Adaptive NMS 2. 将低于阈值的直接置为0的做法太hard,通过将其根据IoU大小来进行惩罚衰减,则变得更加soft。例如Soft NMS,Softer NMS。 3. 只能在CPU上运行,速度太慢的改进思路有三个,一个是设计在GPU上的NMS,如CU...
1. 根据手动设置阈值的缺陷,通过自适应的方法在目标系数时使用小阈值,目标稠密时使用大阈值。例如Adaptive NMS 2. 将低于阈值的直接置为0的做法太hard,通过将其根据IoU大小来进行惩罚衰减,则变得更加soft。例如Soft NMS,Softer NMS。 3. 只能在CPU上运行,速度太慢的改进思路有三个,一个是设计在GPU上的NMS,如CU...
实现方法:把每个box的坐标添加一个偏移量,偏移量由类别索引来决定。 下面是torchvision.ops.batched_nms的实现源码以及使用方法 #实现源码 max_coordinate = boxes.max() offsets = (boxes) * (max_coordinate + torch.tensor(1).to(boxes)) boxes_for_nms = boxes + offsets[:, None] ...
一种基于giou和加权nms改进的人脸关键点检测方法 一种基于giou和加权nms改进的人脸关键点检测方法 人脸关键点检测技术通过定位五官轮廓实现面部特征分析，传统算法在遮挡、大角度侧脸等复杂场景中存在定位偏差。本文提出融合广义交并比（GIoU）与动态加权非极大值抑制（NMS）的改进方案，在自建包含37万张多姿态人脸的PDB-...