易于集成:Soft-NMS不需要任何额外的训练,且实现简单,因此可以很容易地集成到任何目标检测管道中。 对不同类型检测器的适用性:对于基于提议(proposal - based)的检测器,如RFCN和Faster - RCNN,Soft - NMS能显著提高性能;对于非基于提议的检测器,如SSD和YOLOv2,使用线性函数时,Soft-NMS也能获得一定的性能提升(约0...
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...
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...
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。
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
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，...
从下表可以明显看出,即使在不同的图像尺寸下,非指数预测也可以提高1~2%的AP。如图1所示,然后集成所有组件构建CSL-YOLO。在推理过程中,采用soft-nms技术对重叠框进行惩罚。 CSL-YOLO在416×416的输入尺度下,所提出的CSL-YOLO使用3.2M参数和1470 MFLOPs获得42.8%的AP50,而Tiny-YOLOv4使用6.1M参数和3450 MFLOPs获得...
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。