Code for SoftNMS is publicly available on GitHub http://bit.ly/ 2nJLNMu. 非最大抑制(Non-maximum suppression, NMS)是物体检测流程中重要的组成部分。它首先基于物体检测分数产生检测框,分数最高的检测框M被选中,其他与被选中检测框有明显重叠的检测框被抑制。该过程被不断递归的应用于其余检测框。根据算法...
本笔记介绍Soft-NMS,作者Bharat Singh也是SNIP、SNIPER作者,作者写论文的风格就是:实验很有说服力,分析很细致,论文公式很少,粗读起来很爽,感觉一下就懂了,但细度发现很多很多细节要深挖,这里不得不佩服作者研究得细致且深入啊; 再回到论文,Soft-NMS本身很简单,通过fig1、2、3很容易理解,但更佩服的是作者的思维,...
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...
让我们首先简要理解softNMS的原理,它是在NMS的基础上进行改进的策略。NMS在处理密集物体检测时可能会遇到问题,如在两个物体之间存在较高重叠度时,如果设定的阈值不当,可能会误删某些物体。softNMS的创新在于,它不直接排除所有IOU超过阈值的框,而是通过降低其置信度来处理这个问题。在softNMS的伪代码中...
Soft-NMS论文链接Soft-NMS介绍针对原始NMS过于hard的问题,论文中提出了Soft-NMS进行解决。 那原始的NMS有什么问题呢? 我们先看下面的图: 在上图中,检测算法本来应该输出两个框,但是原始的NMS算法可能会把score较低的绿框过滤掉(如果绿框和红框的IOU大于设定的阈值就会被过滤掉),导致只检测出一个object(一个马)...
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的效果依赖于得分更新策 略(线性或高斯)和相关参数的选择,这些参数需要根据具体的应用场景和目标检测任务进行调整优化。 通过这种更加柔性的处理重叠检测框的方法,Soft-NMS能够提升目标检测的准确性,特别是在召回率方面,使得目标检测模型能够更有效地在复杂场景中检测到更多真实目标。