简介:YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 引入Soft-NMS,提升密集遮挡场景检测精度,包括GIoU-NMS、DIoU-NMS、CIoU-NMS、SIoU-NMS、 EIou-NMS 一、背景: 传统的非极大值抑制(NMS)算法在目标检测中存在一个问题,即当一个物体的检测框与具有最高得分的检测框M有重叠(在预定义的重叠阈值内)时,会将该检测
然而,传统的Soft-nms算法仍然存在一些局限性,例如对于小目标的检测效果不佳,容易出现目标漏检的情况。 因此,本研究旨在改进Soft-nms算法,以提高手势识别和游戏AI对战系统的准确性和响应速度。具体而言,我们将引入一系列新的IoU(Intersection over Union)计算方法,包括GIoU(Generalized IoU)、DIoU(Distance IoU)、CIoU(C...
i = soft_nms(boxes, scores, iou_thres) 3.附录代码 def nms_iou(box1, box2, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, SIoU=False, EIou=False, eps=1e-7): # Returns Intersection over Union (IoU) of box1(1,4) to box2(n,4) b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1.chunk(4, -...
-1]for c in cls.unique(): # 对所有的种类(不重复)dc = pred[cls == c] # dc: 选出pred中所有类别是c的结果n = len(dc) # 有多少个类别是c的预测框# 与iou_nms只是计算iou方面不一样而已if method == 'diou_nms': # DIoU
CIoU、DIoU、GIoU、EIoU、SIoU、alpha IOU 等损失函数 支持更多 NMS NMS、Merge-NMS、DIoU-NMS、Soft-NMS、CIoU-NMS、DIoU-NMS、GIoU-NMS、EIoU-NMS、SIoU-NMS、Soft-SIoUNMS、Soft-CIoUNMS、Soft-DIoUNMS、Soft-EIoUNMS、Soft-GIoUNMS 等持续更新中 ...
The brief implementation and using examples of object detection usages like, IoU, NMS, soft-NMS, SmoothL1、IoU loss、GIoU loss、 DIoU loss、CIoU loss, cross-entropy、focal-loss、GHM, AP/MAP and so on by Pytorch. - miaoshuyu/object-detection-usages
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Soft NMS defpy_cpu_softnms(dets,sc,Nt=0.3,sigma=0.5,thresh=0.001,method=2):"""py_cpu_softnms:param dets: boexs坐标矩阵format [y1, x1, y2, x2]:param sc: 每个 boxes 对应的分数:param Nt: iou 交叠门限:param sigma: 使用 gaussian 函数的方差:param thresh: 最后的分数门限:param method...
eSMmAan-udfraivcteunriancgtumateothrsoadrseobfaSsMedAo-dnrtihveern- amctouealatosrtiscismtaoretemnbsietdicStMranAsfsoprrminagtsioinnt.oTshoisftepffoelcytmisercsa.uSsMedAb-ydrtihveenphaacstueattroarnssaforermbaastieodnoonf tthheermmoaetlearsitailc amtaartecnesrtitaiicntrtaenmsfpoerrmatauti...
(F, tighuerreel5e)a.sIef wthaiss ofoclcluorwreedd wbyithreifnorthmeabtiuolnkoflfuthide p2:h1aisneclauwsiaoynfcroommptlhexe schoornwena.l Hsuorwfaecvee,rt,hief rreelleeaasseeowccausrfroeldloawdejadcebnyt rteof,oorrmianticoonnotafctthwe i2t:h1,itnhceluosciounlacrosmurpflaecxe,shthoewmn....