soft_nms_results=soft_nms(detections,iou_threshold=0.5)print("soft-nms算法结果:")forresultinsoft_nms_results:print("目标框:",result.xmin,result.ymin,result.xmax,result.ymax,"置信度:",result.confidence) 这个示例代码演示了如何创建目标框对象,并使用NMS和soft-nms算法对行人检测结果进行筛选。最终输...
原始的nms只会检测出一个1号框并剔除2号框和3号框,而softnms算法可以对1、2、3号检测狂进行置信度排序,可以知道这三个框的置信度从大到小的顺序依次为:1-》2-》3(由于是使用了惩罚,所有可以获得这种大小关系),如果我们再选择了合适的置信度阈值,就可以保留1号和2号,同时剔除3号,实现我们的功能。
与soft-nms相比,gNMS在计算上更加简单,并且可以在一定程度上解决边界框重叠时的问题。不同的高斯权重函数和参数设置可能会影响性能,因此使用时需要根据具体情况进行调整。 Soft NMS with Learnable Weight Adjustment(SNIP):SNIP是另一种基于soft-nms的改进方法,它通过学习可调整的权重来抑制重复的边界框。相比于传统的...
2、soft-NMS在训练中采用传统的NMS方法,仅在推断代码中实现soft-NMS。作者应该做过对比试验,在训练过程中采用soft-NMS没有显著提高。 3、NMS是Soft-NMS特殊形式,当得分重置函数采用二值化函数时,Soft-NMS和NMS是相同的。soft-NMS算法是一种更加通用的非最大抑制算法。 缺点: soft-NMS也是一种贪心算法,并不能保...
Soft-NMS算法流程 1> 根据检测框的置信度得分进行降序排序,选取分数最高的检测框A, 2> 分别计算检测框A与相邻检测框的重叠度IOU,对大于阈值的检测框设置一个惩罚函数,降低这些检测框的置信度得分 3> 重复这个过程,找到所有被保留下来的检测框 importnumpy as npimportnumpy as npimportcv2#定义一个nms函数defnms...
目标检测基础知识-IOU,NMS,Soft-NMS 1. IOU 交并比(Intersection-over-Union,IoU),目标检测中使用的一个概念,是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率,即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠,即比值为1。 计算公式:...
Rescoring Functionsfor soft-nms:(线性) 与M有较高重叠的框,score降低更多,因为这些框产生false positive的可能性更高;而与M重叠较小或没有重叠的检测框将不受影响。 但是上述方法是不连续的,会在N_t处出现a sudden penalty。理想的惩罚函数是一个连续函数,否则会给检测框列表的排序带来突然的改变。连续惩罚函数...
Soft-NMS出自CVPR2017的论文《Improving Object Detection With One Line of Code》,对NMS做了一些改进。 Soft-NMS总体算法流程同NMS相同,主要差别循环过程中对阈值的判断部分。NMS是简单的对IOU大于阈值的检测框进行删除出来,而Soft-NMS则是通过权重来降低检测框原有的置信度。对于有重叠的框,重叠区域越大,置信度衰...
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...
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训练效果并未显著提升。尽管如此，软NMS依然是贪心算法的一...