soft-nms公式解释soft-nms公式解释 Soft-NMS,也称为软非极大值抑制,是一种用于减少重叠边界框数量的算法,常用于目标检测任务中。 Soft-NMS的主要想法是在进行非极大值抑制时,通过减小重叠边界框的得分来抑制它们的贡献,而不是直接舍弃掉一些重叠边界框。这样可以保留一些质量较高的边界框,并减少冗余的边界框的数量...
Soft-NMS操作流程如fig 2,f(iou(M, bi)))就对应以上公式了,每次iter中,Soft-NMS的计算复杂度为O(N),N对应pred bbox数量,极端情况就是N的pred bbox都需要调整si,因此对于N次iter而言,Soft-NMS的计算复杂度为O(N^2),与org NMS保持一致;--- 不过NMS可能计算量更少点,因为NMS直接干掉了高IoU的bbox,每...
而soft-nms算法,对于一个与得分最大框的iou大于阈值的框,不是将其删除,而是用较低的分数取代原来较高的分数,取得更好的效果。 (就像我们打扑克一样,两张牌叠的太靠近了,即iou过大,nms算法就直接把后面挡住的牌丢掉了;而soft-nms算法,将牌慢慢的搓出来,效果肯定比丢掉好,不考虑先出完牌赢的情况 哈哈哈哈哈...
如所示Softer-NMS网络结构,与R-CNN不同的是引入absolute value layer(图中AbsVal),实现标注方差的预测。 如上图 所示Softer-NMS的实现过程,其实很简单,预测的四个顶点坐标,分别对IoU>Nt的预测加权平均计算,得到新的4个坐标点。第i个box的x1计算公式如下(j表示所有IoU>Nt的box): 考虑特殊情况,可以认为是预测坐...
Soft NMS的置信度衰减通常可以通过以下公式实现: python def soft_nms(boxes, scores, sigma=0.5, Nt=0.3, threshold=0.001): """ Soft NMS implementation. Args: - boxes: numpy array of shape (N, 4), where N is the number of boxes. - scores: numpy array of shape (N,) containing the scor...
具体的,NMS对第i个框的置信度si按照下面的公式处理: 也就是如果小于阈值就保持不变,大于阈值就直接等于0. 而Soft-NMS对第i个框的置信度si按照下面的公式处理: 也就是小于阈值仍然保持不变,大于阈值就衰减.如si本来是0.80,IOU是0.50的话,就衰减为0.80×(1-0.50)=0.40. ...
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......
目标检测基础知识-IOU,NMS,Soft-NMS 1. IOU 交并比(Intersection-over-Union,IoU),目标检测中使用的一个概念,是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率,即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠,即比值为1。 计算公式:...
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...
Soft NMS改进了NMS算法，它不仅考虑了预测框之间的IoU，还考虑了置信度分数。Soft NMS通过权重与置信度分数相乘来改变预测框的置信度分数，从而更精确地筛选预测框。Soft NMS的伪代码如图所示，伪代码中的[公式]代表置信度分数修改的方法，如线性法或高斯法。线性法和高斯法分别通过公式[公式]和[公式]对...