Traditional NMS算法是最为经典的版本,伪代码如下: 作为最为人所知晓的版本,Traditional NMS不仅有CPU版本,并且现已有GPU版本,GPU版本为Ross Girshick大神编写,俗称CUDA NMS。多个深度学习框架也已将CUDA NMS纳入,作为基本函数使用,如Pytorch在Torchvision 0.3中正式集成了CUDA NMS。 缺点: 顺序处理的模式,计算IoU拖累了...
NMS一般只能使用CPU计算,无法使用GPU计算。 soft-nms的主要改进: weight用于乘以置信度。后面扔掉置信度低的box 耗时和整个目标检测的耗时相比,可忽略。 soft-nms原文 训练时用的还是nms,测试时才用soft-, 作者做了实验发现训练用soft- 没有明显提升。 soft-NMS也是一种贪心算法,并不能保证找到全局最优的检测框分...
3、NMS一般只能使用CPU计算,无法使用GPU计算。 3.假设这是一个函数,那么这个函数输入输出是什么,中间操作又是怎么做的 输入是各种bouding box的位置坐标信息B及其对应分数S,以及阈值threshold,操作流程可见下图。 二.soft-nms 1.算法流程 NMS算法是略显粗暴,因为NMS直接将删除所有IoU大于阈值的框。soft-NMS吸取了NM...
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...
NMS通常仅能在CPU上执行，GPU无法运行。soft-nms的改进主要体现在以下方面：引入weight因子，用于调整置信度；随后去除置信度较低的边界框。这项改进对整个目标检测过程的耗时影响微乎其微。软NMS在训练阶段仍使用传统NMS，而在测试阶段替换为soft-nms，作者进行实验验证，发现使用soft-nms训练效果并未显著...
作为最为人所知晓的版本,Traditional NMS不仅有CPU版本,并且现已有GPU版本,GPU版本为Ross Girshick大神编写,俗称CUDA NMS。多个深度学习框架也已将CUDA NMS纳入,作为基本函数使用,如Pytorch在Torchvision 0.3中正式集成了CUDA NMS。 缺点: 顺序处理的模式,计算IoU拖累了运算效率。
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。
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。 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。
循环步骤,GPU难以并行处理,运算效率低 以分类置信度为优先衡量指标 分类置信度高的定位不一定最准,降低了模型的定位准确度 直接提高阈值暴力去除bbox 将得分较低的边框强制性地去掉,如果物体出现较为密集时,本身属于两个物体的边框,其中得分较低的框就很有可能被抑制掉,从而降低了模型的召回率,且阈值设定完全依赖自...
速度:NMS的实现存在较多的循环步骤,GPU的并行化实现不是特别容易,尤其是预测框较多时,耗时较多。 将得分作为衡量指标。NMS简单地将得分作为一个边框的置信度,但在一些情况下,得分高的边框不一定位置更准。 阈值难以确定。过高的阈值容易出现大量误检,而过低的阈值则容易降低模型的召回率,超参很难确定。