具体代码实现: 可以明显看到soft-NMS最重要是更新weight变量的值。采用线性加权时,更新为1-ov,高斯加权时引入sigma参数,而原始NMS算法时,直接取0或1。 2.soft-nms优缺点分析 优点: 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
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...
Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection (CVPR'19) - ethanhe42/softer-NMS