Soft-NMS是对NMS进行轻微的修改,使得Soft-NMS在标准基准数据集(如PASCAL VOC和MS COCO)上比传统NMS有了明显的改进。它根据IoU值对相邻边界box的置信度设置衰减函数,而不是完全将其置信度评分设为0并将其删除。 WBF的工作原理与NMS不同。NMS和Soft-NMS都排除了一些框,而WBF将所有框合并形成最终结果。因此,它可以...
在这个类中,SoftNMS类包含了soft_nms函数的核心部分。box_iou_for_nms方法用于计算两个边界框之间的 IoU。你可以根据具体的需求实现box_iou_for_nms方法。 这个程序文件是softnms.py,它包含了一个名为soft_nms的函数。这个函数用于执行软非最大值抑制(soft NMS)算法,用于在目标检测中筛选出最佳的边界框。 soft...
3、NMS是Soft-NMS特殊形式,当得分重置函数采用二值化函数时,Soft-NMS和NMS是相同的。soft-NMS算法是一种更加通用的非最大抑制算法。 方法: 第一步修改general.py,增加soft nms模块。 def my_soft_nms(bboxes, scores, iou_thresh=0.5, sigma=0.5, score_threshold=0.25): bboxes = bboxes.contiguous() ...
6. 软NMS(Soft-NMS):软NMS是一种NMS的变体,它不是简单地移除重叠的边界框,而是降低重叠框的得分,而不是完全移除它们。这种方法可以提高召回率。 7. 动态NMS:根据目标的密度动态调整NMS阈值,可以在目标密集的区域使用更高的阈值,在稀疏区域使用较低的阈值。 8. 自定义NMS:根据特定应用场景的需要,可以编写自定义...
nms剔除效果太强烈,对于重叠的框直接剔除。而soft-nms对于重叠的框会降低阈值而不是剔除框。 一个成熟的IoU衡量指标应该要考虑预测框与真实框的重叠面积、中心点距离、长宽比三个方面。但是IoU 只考虑到了预测框与真实框重叠区域,并没有考虑到中心点距离、长宽比。
nms剔除效果太强烈,对于重叠的框直接剔除。而soft-nms对于重叠的框会降低阈值而不是剔除框。 一个成熟的IoU衡量指标应该要考虑预测框与真实框的重叠面积、中心点距离、长宽比三个方面。但是IoU 只考虑到了预测框与真实框重叠区域,并没有考虑到中心点距离、长宽比。
改进方法如下：首先，在general.py中加入Soft-NMS模块，其次，将loss.py中的边框位置回归损失函数改为Soft-NMS。实验结果表明，此方法在多个数据集上效果显著，针对不同数据集，性能略有提升。后续文章将聚焦K-Means++锚框优化算法，感兴趣的朋友可关注我，有任何疑问欢迎留言或私信交流。值得一提的是，...
YOLOV5改进-Soft-NMS(支持多种IoU变种选择)github:https://github.com/z1069614715/objectdetection_script创作不易,望三连!, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 127、投硬币枚数 88、收藏人数 189、转发人数 28, 视频作者 魔傀面具, 作者简介 github:https://github.com/z1
(1.6)Soft-NMS:传统的非极大值抑制是将IOU超过阈值的候选框都删除掉,这种状态下如果遇到两个物体重叠出现,效果就大打折扣,Soft-NMS是秉持“做人留一面,日后好相见”的态度,不直接剔除,而是降低置信度得分,是一种更加通用的算法。 (2.1)backbone从YOLOV3的DarkNet53变为CSPDarkNet53 ...
在采用NMS(Non-maximal suppression,非极大值抑制)算法选出最有可能是目标的结果。 yolo总结 优点 •速度非常快,处理速度可以达到45fps,其快速版本(网络较小)甚至可以达到155fps。 •训练和预测可以端到端的进行,非常简便。 缺点 •准确率会打折扣