github:bharatsingh430/soft-nms soft NMS提出尤其对密集物体检测的检测效果有一定的提升作用. 绝大部分目标检测方法,最后都要用到NMS-非极大值抑制进行后处理。 通常的做法是将检测框按得分排序,然后保留得分最高的框,同时删除与该框重叠面积大于一定比例的其它框。
为此Soft-NMS惩罚函数还有第二种形式，即高斯惩罚函数，表达式如下：其中高斯惩罚函数中不再有参数N_t，多了一个参数a。这个参数通常设置为0.5。夺命第三问：请使用C++或者Python 实现NMS，注意边界条件 上面是Fast RCNN中实现NMS的代码。其中，dets代表所有的目标检测框，thresh 为NMS阈值。这里使用numpy来对所有...
原文链接:NMS 与 Soft NMS 原理与代码 NMS 的原理与代码 非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression,NMS) 从字面上理解是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。对于模型的输出,通过置信度阈值筛选掉大部分的冗余预测,在剩下的预测框中选择置信度最高的候选框,计算置信度最高的预选框与其他预选框的交并比(IoU...
IoU的英文全称Intersection over Union,就是两个候选框区域的交集面积比上并集的面积,用下图可以理解: hard-NMS hard-nms其实就是经典版本的NMS的方法。就是根据模型给出每个box的置信度从大到小进行排序,然后保留最大的,删除所以与这个最大置信度的候选框的IoU大于阈值的其他候选框。
(11)NMS与Soft-NMS (1)NMS算法介绍 物体检测是计算机视觉领域的一个经典问题,它为特定类别的物体产生检测边框并对其分类打分。传统的物体检测流程常常采用多尺度滑动窗口,根据每个物体类别的前景/背景分数对每个窗口计算其特征。然而,相邻窗口往往具有相关的分数,这会增加检测结果的假阳性。为了避免这样的问题,人们会...
NMS与Soft NMS的原理与代码分析 NMS（Non-Maximum Suppression）是一个用于抑制预测框之间重复或相似预测的算法，它的核心是通过置信度阈值筛选预测框，计算置信度最高的预测框与其他预测框的交并比（IoU），移除掉与置信度最高的预测框IoU大于某一阈值的预测框。这个过程会重复直到无法合并。NMS通过图1...
soft NMS通过降低重叠框的得分，避免了这个问题，其算法结构允许线性或高斯加权处理，但仍有手动设定阈值的局限性。soft NMS的代码可以参考相关链接cn.arxiv.org/abs/1704.0...和GitHub项目bharatsingh430/soft-nms。尽管soft NMS能提高检测效果，但具体效果还需通过实验验证。
soft NMS是一种改进方案，起源于论文cn.arxiv.org/abs/1704.0...和GitHub项目bharatsingh430/soft-nms。它关注于解决贪心式NMS中可能出现的问题，如过度删除和阈值设定困难。soft NMS通过调整策略，不是简单地删除IOU大于阈值的框，而是根据IOU值降低其置信度，如采用线性或高斯加权的方式。尽管soft NMS...
Soft-NMS算法概念(改进的NMS算法) Soft-NMS算法(改进的NMS算法) 原版的NMS算法,即非极大值抑制,其大致思路:获得得分最高的预选框,然后计算其它预选框与其重叠区域,如果大于某一阈值,则将其舍弃。 可能产生的问题:目标的漏检,如下图所示: 由于得分最高的那个框已经被选出来了,得分第二高的框与其重叠面积过大,...
Soft NMS(非极大值抑制的软版本)是一种在目标检测中用于减少冗余边界框的技术。传统的NMS方法在处理重叠的边界框时,会完全抑制(即将得分设为0)与最高得分框重叠超过一定阈值的所有其他框。这种方法有时会导致有用的检测框被错误地抑制。相比之下,Soft NMS采用了一种更温和的策略,它不会完全抑制重叠框,而是降低它...