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目标框对象,并使用NMS和soft-nms算法对行人检测结果进行筛选。最终输...
【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...
Soft-NMS是对NMS的改进,改进之处在于,对于IOU大于阈值的框,并不是直接将这些框的置信度设置为0,而是让这些框的置信度变小(或者说衰减),也就是说这些框仍然有机会被保留下来,从而避免了好框被删除的情况,提高了mAP.NMS和Soft-NMS的区别如下图所示: 具体的,NMS对第i个框的置信度si按照下面的公式处理: 也就...
深度学习_目标检测_Soft-MNS详解 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),显然这样object的recall就比较低了。 而Soft-NMS比起原始NMS将bbox的得分置零,使用稍低一点的分数代替原有的分数。 另外由于Soft...
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,因此通过NMS后被舍弃了,导致第二匹马...
论文阅读: Soft-NMS Introduction 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...
首先NMS算法可以用下面的式子表示: 为了改变NMS这种hard threshold做法,并遵循iou越大,得分越低的原则(iou越大,越有可能是false positive),自然而然想到可以用下面这个公式来表示Soft NMS: 但是上面这个公式是不连续的,这样会导致box集合中的score出现断层,因此就有了下面这个Soft NMS式子(也是大部分实验中采用的式子...
对于soft-NMS来说,的时候,保留,大于的时候削减: 可以看出来,hard-NMS对于IoU大于阈值的候选框,直接把其置信度变成0,这样就相当于删除了这个box;但是soft-NMS的会根据IoU的大小,去适当的削减置信度,从而留下一些余地。 【如何削减】这里有两种方法来降低重叠候选框的置信度: ...
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nms [Refactor][5/N] CUDA Learn Notes refactor Part-5 (DefTruth#15) Sep 11, 2024 openai-triton [Refactor][5/N] CUDA Learn Notes refactor Part-5 (DefTruth#15) Sep 11, 2024 pytorch [Refactor][5/N] CUDA Learn Notes refactor Part-5 (DefTruth#15) Sep 11, 2024 reduce [Bugfix][Kerne...