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
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。
总的来说,Soft-NMS相对于传统的NMS来说,是一种更“柔软”的处理方式,它通过调整置信度而不是直接删除边界框,以期望获得更好的检测性能。Soft-NMS还有后续改进版Softer-NMS,其主要解决的问题是:当所有候选框都不够精确时该如何选择,当得分高的候选框并不更精确,更精确的候选框得分并不是最高时怎么选择。论文值...
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...
1.soft-NMS介绍 这里看我最新发的博客 hyshhh:【论文】ICCV2017——Soft-NMS一种NMS(非极大值抑制)的改进方法 2.使用方法 复制附录的代码,粘贴到\yolov5\utils\general.py的non_max_suppression函数上面 将non_max_suppression函数中 i = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres) # NMS 这句代码替换...
【摘要】 详解NMS和soft-nms算法在目标检测中,非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称NMS)是一种常用的技术,用于在多个候选目标框中选择最佳的目标框。NMS算法能够根据目标框的置信度和重叠度对目标框进行筛选和排序,从而得到高质量的检测结果。然而,在某些情况下,NMS算法可能会遇到一些问题,如低目标框重叠度下的...
NMS、softnms和softernms是针对检测框合并策略的三种不同方法：NMS：核心思想：通过迭代方式，根据IoU过滤重叠度较大的框。缺点：可能粗暴地处理重叠框，导致目标检测失败；阈值选择困难；只能在CPU上计算，效率受限。softnms：改进点：对NMS的改进，通过降低而非删除重叠框的得分，既保持计算效率，又能在...
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...
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:...
NMS、soft-nms和softer-nms是针对检测框合并策略的三种不同方法。NMS主要通过迭代方式，根据IoU（交并比）过滤重叠度较大的框，可能导致目标检测失败。其缺点包括粗暴地处理重叠，阈值选择困难以及只能在CPU上计算。soft-nms是对NMS的改进，通过降低而非删除得分，既能保持计算效率，又能在一定程度上保留...