(iou * iou)/sigma) else: # 传统 NMS if iou > threshold1: weight = 0 else: weight = 1 boxes[pos, 4] = weight*boxes[pos, 4]#根据和最高分数box的iou来更新分数 #如果box分数太低,舍弃(把他放到最后,同时N-1) if boxes[pos, 4] < threshold2: boxes[pos, 0] = boxes[N-1, 0] ...
ious= overlaps / (areas[i] + areas[idxs[1:]] -overlaps) idxs2= np.where(ious < threshold)[0]#np.where函数idxs = idxs[idxs2 + 1]#注意这个+1returnkeep#定义一个soft_nms函数defsoft_nms(dets, thresh=0.3, sigma=0.5):#score大于thresh的才能存留下来,当设定的thresh过低,存留下来的框就...
自己写的soft nms的python代码,这里只是调整评分的功能。 def soft_nms(dicts): for label, boxes in dicts.items(): boxesArray = np.asarray(boxes) x1 = boxesArray[:, 0] y1 = boxesArray[:, 1] x2 = boxesArray[:, 2] y2 = boxesArray[:, 3] scores = boxesArray[:,4] areas = (x2...
Soft NMS改进了NMS算法，它不仅考虑了预测框之间的IoU，还考虑了置信度分数。Soft NMS通过权重与置信度分数相乘来改变预测框的置信度分数，从而更精确地筛选预测框。Soft NMS的伪代码如图所示，伪代码中的[公式]代表置信度分数修改的方法，如线性法或高斯法。线性法和高斯法分别通过公式[公式]和[公式]对...
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...
及其相关的后处理移到嵌入式设备上,不能用c++的opencv库,也就不能用cv2.dnn.nms这个函数来进行nms的后处理,需要用c实现,那就必须了解nms的过程并手写一个c的nms,于是我去网上找了softnms的python源码尝试解读,其实softnms和nms的区别无非在nms时每个框的分数乘的权重不同,所以这篇文章也可以看作是对nms的源码...
这些方法使得与M重叠的检测框的得分逐渐降低，而不是立即降至零，从而在保持检测框的同时提高了检测精度。实验结果表明，软NMS显著提高了平均精度（AP）。通过分析超参数对结果的影响，实验发现适当的参数设置对于优化软NMS性能至关重要。实现软NMS的代码如下：
Soft-NMS的核心思想在于逐步降低检测框的置信度，而不是直接将重叠度高的框置零。通过计算与当前最高置信度框的IoU（交并比），并乘以衰减系数，Soft-NMS能够更精细地控制框的抑制程度，从而避免误删重要对象。此方法只需一行代码替换NMS，便能在不大幅改动原有框架的情况下，显著提升检测准确率。Soft-...
soft-nms算法在NMS的基础上进行改进,引入递减置信度的惩罚因子。惩罚因子根据目标框与其他目标框的重叠度进行计算,通过逐渐减小目标框的置信度,实现逐步削弱重叠框的竞争力。 下面是soft-nms算法的伪代码: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy code defsoft_nms(detections,iou_threshold,sigma=0.5,score_threshold=0.00...
代码解读 import numpy as np def nms( dets, thresh ): x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort()[::-1] ...