YOLOv10引入了额外的one-to-one头部,通过双分配策略,在训练时提供更丰富的监督信息,而在推理时则利用one-to-one头部进行高效预测,从而无需NMS后处理。此外,YOLOv10从效率和准确性两个方面全面优化了YOLO的各个组件,包括轻量级分类头部、空间-通道解耦的下采样层、基于秩的模块设计等,以降低计算冗余并提升模型性能。
有一说一,nms使检测算法不够直观、简单,更像tradeoff的行为[挽尊]。nms-free简单的结构,降低了det学习的门槛。 nms-free的发展历程 此处挑比较有意思的论文介绍。如有遗漏或指正,欢迎留言。 《End-to-end people detection in crowded scenes》CVPR2016[4] 在Faster-rcnn、YO...
有一说一,nms使检测算法不够直观、简单,更像tradeoff的行为[挽尊]。nms-free简单的结构,降低了det学习门槛。 nms-free的发展历程 此处挑比较有意思的论文介绍。如有遗漏或指正,欢迎留言。 《End-to-end people detection in crowded scenes》CVPR2016[4] 在Faster-rcnn、YOLOv1问世的2015年,这篇LSTM跨界搞目标...
有一说一,nms使检测算法不够直观、简单,更像tradeoff的行为[挽尊]。nms-free简单的结构,降低了det学习的门槛。 nms-free的发展历程 此处挑比较有意思的论文介绍。如有遗漏或指正,欢迎留言。 《End-to-end people detection in crowded scenes》CVPR2016[4] 在Faster-rcnn、YOLOv1问世的2015年,这篇LSTM跨界搞目...
2.1 Consistent Dual Assignments for NMS-free Training 在训练过程中,YOLO系列方法通常利用TAL为每个实例分配多个正样本。采用一对一多分配产生了丰富的监督信号,促进了优化并实现了卓越的性能。然而,这需要YOLO依赖于NMS后处理,这导致了部署时次优的推理效率。尽管之前的工作探索了一对一匹配以抑制冗余预测,但它们通...
YOLOv10采用了双头架构。 模型在训练期间使用两个预测头,一个使用一对多分配,另一个使用一对一分配。这样,模型可以在训练期间利用一对多分配的丰富监督信号,而在推理期间则使用一对一分配的预测结果,从而实现无NMS的高效推理。 一对一分配:仅一个预测框被分配给一个真实物体标签,避免了NMS,但由于监督信号较弱,容易...
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)是有anchor系列目标检测的标配,如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层,例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。 当然NMS在目前最新的anchor-free目标检测算法中(CornerNet、CenterNet等)并不是必须的,对这种检测算法提升的精...
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)是有anchor系列目标检测的标配,如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层,例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。 老潘 2023/10/19 6290 【目标检测系列】非极大值抑制(NMS)的各类变体汇总 图像识别https网络安全 所以本文...
yolov5是目前比较流行的目标检测模型之一,它采用的是anchor-free的方式,因此需要使用不同的NMS算法来处理旋转矩形框。在yolov5中,旋转框NMS的实现方式主要有两种,一种是基于IOU的旋转框NMS,另一种是基于角度的旋转框NMS。 基于IOU的旋转框NMS 基于IOU的旋转框NMS是一种比较直观的实现方式,它的核心思想是在计算IOU...
在YOLOv3上的效果有了不错的改进,虽然速度不及torchvision NMS,增加了5ms的运算成本,但结合Weighted NMS与DIoU,可以提升精度 (最后一行)。 def Weighted_cluster_nms(self, boxes, scores, NMS_threshold:float=0.5): ''' Arguments: boxes (Tensor[N, 4]) scores (Tensor[N, 1]) Returns: Fast NMS resul...