然而,在某些情况下,NMS算法可能存在一些问题,这时可以考虑使用soft-nms算法进行改进。soft-nms算法引入了递减置信度的惩罚因子,能够在一定程度上解决重叠框竞争的问题,得到更准确的检测结果。
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...
对不同类型检测器的适用性:对于基于提议(proposal - based)的检测器,如RFCN和Faster - RCNN,Soft - NMS能显著提高性能;对于非基于提议的检测器,如SSD和YOLOv2,使用线性函数时,Soft-NMS也能获得一定的性能提升(约0.5%)。 稳定性和灵活性:通过敏感性分析可知,Soft-NMS的参数σ在一定范围内(如0.4到0.7)性能稳定...
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。 nms与soft-nms的不同 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...
标准NMS的一个主要问题是硬性移除重叠框,这可能导致接近真实目标但得分稍低的检测框被错误地移除,尤其是在目标密集的场景中。 Soft-NMS算法流程 Soft-NMS提出了一种渐进式降低重叠检测框得分的方法,而不是直接移除这些框。这允许重叠度高但依然可能包含有用信息的检测框保留下来,只是以较低的优先级参与最终结果。Sof...
这种Soft- nms算法如图2所示。在PASCAL VOC和MS-COCO等标准数据集上,Soft-NMS可以显著提高状态目标检测器在多个重叠阈值下的平均测量精度。由于Soft-NMS不需要任何额外的训练,而且易于实现,因此可以很容易地集成到目标检测流程中。 2、相关工作 近50年来,NMS一直是计算机视觉中许多检测算法的重要组成部分。它首先应用...
软化非极大值抑制算法(softnms) 参考链接:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77963494 Motivation 绝大部分目标检测方法,最后都要用到NMS-非极大值抑制进行后处理。 通常的做法是将检测框按得分排序,然后保留得分最高的框,同时删除与该框重叠面积大于一定比例的其它框。
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...
soft NMS算法的大致思路为:M为当前得分最高框,bi为待处理框,bi和M的IOU越大,bi的得分si就下降的越厉害。 算法结构如图所示: NMS中: soft NMS中: (1)线性加权: (2)高斯加权: soft NMS仍然有问题:其阈值仍然需要手工设定 soft NMS的相关代码如下: ...
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... 查看原文 深度学习_目标检测_...