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...
Soft-NMS算法在执行过程中，不直接删除IoU大于阈值的框，而是通过函数运算降低得分。其流程与NMS相同，但对原置信度得分进行调整，目标是减小置信度得分，从而提升检测效果。Soft-NMS算法优势明显：易于集成到object detection算法中，不增加计算量，简化模型复杂度。支持直接在推断代码中实现，兼容现有NMS算法。
soft-NMS吸取了NMS的教训,在算法执行过程中不是简单的对IoU大于阈值的检测框删除,而是降低得分。算法流程同NMS相同,但是对原置信度得分使用函数运算,目标是降低置信度得分.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...
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
5. 实验和迭代:通过在验证集上进行实验,找到最佳的NMS参数组合。通常需要多次迭代,根据结果调整参数。 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。
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...
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。
(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 ...
3.引入Soft-NMS,提升密集遮挡场景检测精度: Yolov8优化:引入Soft-NMS,提升密集遮挡场景检测精度_AI小怪兽的博客-CSDN博客 4.引入Soft-NMS并结合各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU: Yolov8优化:引入Soft-NMS并结合各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU,进一步提升密集遮挡场景检测精度_AI小怪兽的博客-CSDN...
对于soft NMS[1],它考虑了对象的遮挡在greedy NMS中可能导致置信度分数下降的问题。DIoU NMS[99]开发者的思维方式是在soft NMS的基础上,将中心点距离的信息添加到BBox的筛选过程中。值得一提的是,由于上述所有的后处理方法都没有直接涉及到所捕获的图像特征,因此在后续的无锚定方法的开发中,不再需要后处理。