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),移
基于此,softNMS就提出不要直接粗鲁的把所有IOU大于一定阈值的检测框都去掉,而是降低它的置信度。 2. pseudo-code 文中作者用上图绿色框部分替代了红色框内容。其中绿色框的计算方法又包含了线性加权和高斯加权两种。分别如下图所示: 两种加权方法的核心思想是一样的,其中M是当前分类得分最高的检测框,若是bi与M的...
在本节中,我们展示了比较结果,并进行敏感性分析,以显示Soft-NMS比传统NMS的鲁棒性。我们还进行了特定的实验,以了解为什么软-NMS比传统的NMS表现得更好,以及在哪里表现得更好。 6.1、结果 在表1中,我们将R-FCN和Fast R-CNN与传统的MS-COCO上的非最大抑制和Soft-NMS进行了比较。当使用线性加权函数和σ0.5高斯...
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...
soft-nms算法 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: pythonCopy codedefsoft_nms(detections,iou_threshold,sigma=0.5,score_threshold=0.001):# 根据...
下面是SoftNMS的伪代码: 简单来说就是NMS在比较IOU后,直接将把与最大置信度重合高的box给扔掉了,而SoftNMS并没有直接... object detection with one line of code】我们知道nms是用在目标检测中,去除重复框,降低误检率的。大致解释如下: 可以看出,nms略显粗暴啊,因为他直接把和得分最高的...
Soft NMS 昨天阿里一面,聊到了SoftNMS,回来记下: 这是ICCV2017的文章,改进NMS,论文链接:https://arxiv.org/abs/1704.04503【Improvingobjectdetectionwithonelineofcode】 我们知道nms是用在目标检测中,去除重复框,降低误检率的。大致解释如下:可以看出,nms略显粗暴啊,因为他直接把和得分最高的 ...
[idxs2+1] # 注意这个+1 return keep def soft_nms(boxes, sigma=0.5, threshold1=0.7, threshold2=0.1, method=1): ''' paper:Improving Object Detection With One Line of Code ''' N = boxes.shape[0] pos = 0 maxscore = 0 maxpos = 0 for i in range(N): maxscore = boxes[i, 4]...
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主...
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”: Result ...