SoftNMS原理通过引入一个衰减系数来解决传统NMS算法的这些问题。具体来说,当两个边界框的重叠度高于一定阈值时,SoftNMS算法不仅会降低其中一个边界框的得分,还会在计算最终得分时综合考虑两个边界框的得分和重叠度。这样一来,即使两个边界框高度重叠,也有可能保留两者,从而提高了对密集目标和小目标的检测效果。 SoftNM...
softnms原理 Soft-NMS是一种针对目标检测中非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)的改进方法。传统的NMS算法会根据预设的阈值来筛选出得分最高的目标框,并将与其重叠度过高的其他框进行抑制。然而,这种方法可能会导致某些真实目标框被错误地抑制,从而降低了检测精度。 Soft-NMS通过引入软性抑制机制来解决这个问题...
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),移除掉交并比大于某与定义的阈值的框...
NMS与Soft NMS的原理与代码分析 NMS（Non-Maximum Suppression）是一个用于抑制预测框之间重复或相似预测的算法，它的核心是通过置信度阈值筛选预测框，计算置信度最高的预测框与其他预测框的交并比（IoU），移除掉与置信度最高的预测框IoU大于某一阈值的预测框。这个过程会重复直到无法合并。NMS通过图1示...