1、Soft-NMS可以很方便地引入到object detection算法中,不需要重新训练原有的模型、代码容易实现,不增加计算量(计算量相比整个object detection算法可忽略)。并且很容易集成到目前所有使用NMS的目标检测算法。 2、soft-NMS在训练中采用传统的NMS方法,仅在推断代码中实现soft-NMS。作者应该做过对比试验,在训练过程中采用...
前天arXiv新上论文《Softer-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection》,来自卡内基梅隆大学与旷视科技的研究人员在文中提出了一种新的非极大抑制算法Softer-NMS,显著改进了目标检测的定位精度,代码已经开源,目前Github上的Star已超100,可谓短短两天已经引起了不小的关注。 作者信息: 目前N...
前天arXiv新上论文《Softer-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection》,来自卡内基梅隆大学与旷视科技的研究人员在文中提出了一种新的非极大抑制算法Softer-NMS,显著改进了目标检测的定位精度,代码已经开源,目前Github上的Star已超100,可谓短短两天已经引起了不小的关注。 作者信息: 目前N...
Soft-NMS的结合使用展示了在保持召回率的同时，提升检测框位置精度的能力。实验也证实了在推理延迟和不同模型架构（如ResNet-50 FPN）上的适用性，相关代码和模型可以在github.com/yihui-he/sof...找到。
使用不确定性网络预测的标准差对候选框进行加权平均，以提高位置精度。实验结果显示，Soft-NMS在VGG16 faster RCNN中提高了AP，特别是AP75，显示出其对位置精度提升的重要性。此外，Softer-NMS与Soft-NMS的结合进一步优化了性能，减少了推理延迟。相关代码和模型可在github.com/yihui-he/sof...找到。
Soft-NMS可以很容易地引入到目标检测算法中,不需要重新训练原来的模型,代码易于实现,并且不增加计算量(与整个目标检测算法相比),并且很容易集成到当前所有使用NMS的目标检测算法中。本质上,NMS是Soft-NMS的一种特殊形式。当评分重置功能采用二值化功能时,Soft-NMS和NMS是一样的。Soft-NMS算法是一种较为通用的非最...
Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection (CVPR'19) - ethanhe42/softer-NMS
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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...
, Savvides M, et al.Softer-NMS: RethinkingBoundingBoxRegressionforAccurateObjectDetection[J...GPU计算。 2、Soft-NMS这篇ICCV2017的文章,是NMS算法的改进,论文题目很霸气:一行代码改进目标检测,既《ImprovingObjectDetectionWithOne 目标检测NMS理解 。 参考自:https://blog.csdn.net/diligent_321/article/details...