soft-nms公式解释soft-nms公式解释 Soft-NMS,也称为软非极大值抑制,是一种用于减少重叠边界框数量的算法,常用于目标检测任务中。 Soft-NMS的主要想法是在进行非极大值抑制时,通过减小重叠边界框的得分来抑制它们的贡献,而不是直接舍弃掉一些重叠边界框。这样可以保留一些质量较高的边界框,并减少冗余的边界框的数量...
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I[i-1]和右邻元素I[i+1],算法流程如下图所示: a. 算法流程3-5行判断当前元素是否大于其左邻与右...
softerNMS的开源代码在https://github.com/yihui-he/softerNMS。 在softer-NMS/detectron/core/test.py有Softer-NMS(配置cfg.STD_NMS), Soft-NMS(配置cfg.TEST.SOFT_NMS.ENABLED)以及NMS的实现 在softer-NMS/detectron/utils/py_cpu_nms.py文件有Softer-NMS的具体实现,加权求平均在47-48行代码实现: 4.优缺点...
针对这个问题,采用 Soft NMS非极大值抑制抑制,算法描述如表 1,首先选取当前最大置信度的预测框,分别和其他框进行 Soft NMS 非极大值抑制,每次抑制时,根据评分函数降低当前执行度,而不是直接置为 0,这样此预测框在后面的抑制过程中,还有可能被正确预测。具体评分函数如公式如下,σ为非线程惩罚系数,原文中为 0.5,...
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:...
针对传统的NMS计算公式: Bharat Singh等人提出了soft版的NMS: 即: 不再删除所有与highest-score的bbox大于IoU阈值的框,而改为降低它们的置信度。 根据新公式易知,soft-nms对于低overlap(注意不是低score)的bbox保留得更好。 落实到代码中真的就是“One line of code”: ...
通过这种方式,Soft-NMS可以将与得分最高框重叠度过高的其他框逐渐降低得分,并最终排除掉一些虚假框。这样可以有效地提高检测精度。 总之,Soft-NMS是一种改进的NMS算法,通过引入软性抑制机制来避免传统NMS可能出现的误判问题。它通过逐渐降低与得分最高框重叠度过高的其他框的得分来达到抑制效果,并在计算相似度时引入超...
Soft-NMS可提升目标检测的平均准确率 针对NMS存在的这个问题,我们提出了一种新的Soft-NMS算法,它秩序改动一行代码即可有效的改进传统贪心NMS算法。在该算法中,我们基于重叠部分的大小为相邻检测框设置一个衰减函数而非彻底将其分数置为0。简单来讲,如果一个检测框与M有大部分重叠,它会有很低的分数,而如果检测框与...
Soft-NMS总结 在NMS算法中，直接将IoU 超过阈值的检测框的得分设置为 0，而 soft NMS 则将其得分进行惩罚衰减，有两种衰减方式。第一种是使用1-IoU与得分的乘积作为衰减后的值，但这种方式在略低于阈值和略高于阈值的部分，经过惩罚衰减函数后，很容易导致得分排序的顺序打乱，合理的惩罚函数应该是具有高IoU的有高...
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...