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 代码:这篇文章针对目标检测中现在应用广泛的NMS进行了改进,在PASCAL VOC 和COCO数据集上,采用Faster RCNN、R-FCN和Deformable-RFCN进行了实验,证明Soft NMS对AP的提升确实起到作用。 1、Introduction 传统NMS:首先根据检测框的得分对它们进行排序,选择具有最高分数的检测框,并抑制所有其他与M的overlap大于设...
Soft-NMS加强了对highly-overlap objects的正确区分,同时却也削弱了对light-overlap objects的区分能力; 本质上是对overlap情形的一种overfit,所以它只能算是对trade-off的offset; 只有在highly-overlap objects的场景下才能真正发挥作用,普通场景下并没有多少highly-overlap,所以甚至可能有反效果; 个人觉得Soft-NMS其实可...
method='iou_nms'):"""Removes detections with lower object confidence score than 'conf_thres'Non-Maximum Suppression to further filter detections.param:prediction: [batch, num_anchors(3个yolo预测层), (x+y+w+h+1+num_classes)] 3个anchor的预测结果总和conf_thres: 先进行一轮筛选,将分数过低的预...
soft-nms NMS直接粗暴的将和得分最大的box的IOU大于阈值的box的得分置零,那么有没有缓和(soft)一点的方式,这就引出了soft-nms,简言之soft-nms是用一个稍微小一点的分数替代原有的分数,而非直接粗暴的置零。 传统的非极大值抑制算法,当前检测框和最高得分检测框的IOU大于阈值时,直接将该检测框的得分置零。
及其相关的后处理移到嵌入式设备上,不能用c++的opencv库,也就不能用cv2.dnn.nms这个函数来进行nms的后处理,需要用c实现,那就必须了解nms的过程并手写一个c的nms,于是我去网上找了softnms的python源码尝试解读,其实softnms和nms的区别无非在nms时每个框的分数乘的权重不同,所以这篇文章也可以看作是对nms的源码...
你好，我在做密集目标检测，想尝试soft nms添加在yoloV3上，用的keras yoloV3版本，测试出现点问题，能...
非极大值抑制NMS的作用:是目标检测框架中的后处理模块,主要用于删除高度冗余的bbox。?一、NMS【参考】非极大值抑制NMS的过程:根据置信度得分进行排序;选择置信度最高的边界框添加到最终输出列表中,将其从原始边界框列表中删除;计算所有边界框的面积;计算置信度最高的边界框与其它候选框的IoU;删除IoU大于阈值的边界...
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: ...