Code for SoftNMS is publicly available on GitHub http://bit.ly/ 2nJLNMu. 非最大抑制(Non-maximum suppression, NMS)是物体检测流程中重要的组成部分。它首先基于物体检测分数产生检测框,分数最高的检测框M被选中,其他与被选中检测框有明显重叠的检测框被抑制。该过程被不断递归的应用于其余检测框。根据算法...
传统的NMS (Non-Maximum Supression)去重过程如下: 但是对于两个“高度重合的object”,却容易“误杀”,导致只剩下一个bbox: Innovation 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...
首先简单了解一下NMS(非极大抑制): NMS的作用是消除多余的检测框,找到最佳的物体检测位置。像下图所示:假设一共有6个框,根据分类器类别分类概率做排序,从小到大分别属于车辆的概率为A,B,C,D,E,F从最大概…
Soft-NMS论文链接Soft-NMS介绍针对原始NMS过于hard的问题,论文中提出了Soft-NMS进行解决。 那原始的NMS有什么问题呢? 我们先看下面的图: 在上图中,检测算法本来应该输出两个框,但是原始的NMS算法可能会把score较低的绿框过滤掉(如果绿框和红框的IOU大于设定的阈值就会被过滤掉),导致只检测出一个object(一个马)...
让我们首先简要理解softNMS的原理，它是在NMS的基础上进行改进的策略。NMS在处理密集物体检测时可能会遇到问题，如在两个物体之间存在较高重叠度时，如果设定的阈值不当，可能会误删某些物体。softNMS的创新在于，它不直接排除所有IOU超过阈值的框，而是通过降低其置信度来处理这个问题。在softNMS的伪代码中...
Soft-NMS nms算法常用在目标检测算法中,而soft-nms算法可以说是nms算法的一种改进或者替代。思考可以应用于其他目标检测算法中,以提高检测精度。论文中说明,soft-nms算法提高了检测准确率,并且计算复杂度与传统nms算法相同。soft-nms的提出nms算法很简单,简单来说,就是将不是极大值的框抑制掉,也就是删除为0,只保...
本笔记介绍Soft-NMS,作者Bharat Singh也是SNIP、SNIPER作者,作者写论文的风格就是:实验很有说服力,分析很细致,论文公式很少,粗读起来很爽,感觉一下就懂了,但细度发现很多很多细节要深挖,这里不得不佩服作者研究得细致且深入啊; 再回到论文,Soft-NMS本身很简单,通过fig1、2、3很容易理解,但更佩服的是作者的思维,...
论文(CVPR2017):《Improving Object Detection With One Line of Code》 Github链接:https://github.com/bharatsingh430/soft-nms Soft-NMS原理及实现 1.动机 非最大抑制(Non-maximum suppression, NMS)是物体检测流程中重要的组成部分(如下图划线部分)。NMS算法首先按照得分从高到低对建议框进行排序,然后分数最高...
【论文笔记 detection】soft-nms: Improving Object Detection With One Line of Code 前言soft-nms: Improving Object Detection With One Line of Code 发表在ICCV 2017,在写本文之前的引用量为285。 参考内容如下: [paper] [Soft NMS算法笔记] 文章目录 前言 文章内容 1. NMS存在什么问题? 2. Soft-NMS...
对于弱增强线的图片,经过教师模型推理预测,nms 后处理可以得到检测结果。前面说过伪框的质量对最终性能影响非常大,需要小心处理,作者采用了高阈值来过滤教师模型的检测结果将其作为强增强线学生模型预测值中分类分支的标签,然而这可能导致许多学习模型预测值中真正的候选框被错误地分配为背景样本。 为了解决这个问题,作者...