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...
2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I[i-1]和右邻元素I[i+1],算法流程如下图所示: a. 算法流程3-5行判断当前元素是否大于其左邻与右邻元素,如符合条件,该元素即为极大值点。对于极大值点I[i],已知I[i]>I[i+1],故无需...
Soft-NMS(Soft Non-Maximum Suppression)是一种改进的非极大抑制(NMS)算法,用于目标检测中降低标准NMS因硬阈值而导致的目标丢失问题。Soft-NMS提供了一种更加灵活的方式来处理重叠的检测框,通过逐步降低检测得分而不是直接删除低得分框来改善检测性能。 标准NMS的局限性 在讲解Soft-NMS之前,先了解标准NMS的工作原理...
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算法的具体计算过程如下: 1.接收一组边界框及其得分。 2.按照得分从高到低对边界框进行排序。 3.初始化一个称为”...
NMS 算法中,如果得分较低的检测框与得分最高的检测框的IOU大于阈值,则得分较低的检测框就会直接被舍弃掉;而 Soft NMS 算法中,没有将得分较低的检测框得分直接置0,而是将其降低。 具体来说,Soft NMS 算法中,最终的边框得分是依赖原始得分与IOU结果共同决定的,对原始得分进行了线性衰减。 2)原理 其中,re-sorci...
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...
【摘要】 详解NMS和soft-nms算法在目标检测中,非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称NMS)是一种常用的技术,用于在多个候选目标框中选择最佳的目标框。NMS算法能够根据目标框的置信度和重叠度对目标框进行筛选和排序,从而得到高质量的检测结果。然而,在某些情况下,NMS算法可能会遇到一些问题,如低目标框重叠度下的...
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: ...
为解决NMS算法中存在的上述两个问题，Soft-NMS在进行非极大抑制的时同时考虑得分和 边框之间的重合程度。对于NMS而言，在每次取出得分最大的框后，计算最大框与其他框的重合程度，若重合程度过大则剔除。而Soft-NMS则以一个权重的形式，将获得的IOU取高斯指数后乘上原得分，之后重新排序再继续循环。两者区别代码如下...
软非极大值抑制（Soft-NMS）是一种改进的非极大值抑制算法，旨在解决传统非极大值抑制（NMS）在目标检测中遇到的问题。软NMS通过平滑地衰减与最高得分检测框重叠的检测框的得分，而不是直接删除它们，从而提高了检测的准确性。传统NMS在检测框排序后，选择具有最高分数的检测框，并抑制所有其他与M（最高...