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4.引入Soft-NMS,提升密集遮挡场景检测精度: Yolov5/Yolov7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 5.引入Soft-NMS并结合各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU: Yolov5/Yolov7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...
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(1)NMS非极大值抑制:只取IoU最大值对应的框。 (2)DIoU-NMS:只取公式计算得到的最大值对应的框。取最高置信度的IoU,并计算最高置信度候选框(M)与其余所有框(Bi)的中心点距离。优点:在有遮挡的情况下识别效果更好。 (3)SOFT-NMS:对于不满足要求,且与最大置信度对应的检测框高度重叠的检测框,不直接删除...
The sensitivity of the model was enhanced to identify the tiny local features; Secondly, CBAM attention mechanism was introduced to improve the target region of interest; Finally, the Soft-NMS was used to effectively avoid the high-density overlapping targets being suppressed at o...
三、后处理:非极大值抑制(NMS)改进 在YOLOv7的输出阶段,非极大值抑制(NMS)是一个关键的步骤。它的主要作用是去除重叠度较高的检测框,保留最佳的检测结果。然而,传统的NMS方法在处理密集场景时往往效果不佳,容易导致漏检或误检。 为了改进这一问题,我们可以采用更先进的NMS变种方法,如Soft-NMS或DIOU-NMS。这些...
softmax(proposals_nms[i].mask, 0); int size = proposals_nms[i].mask.h * proposals_nms[i].mask.w * proposals_nms[i].mask.c; std::memcpy(coeffs_ptr, (float*)proposals_nms[i].mask.data, sizeof(float) * size); } ncnn::Mat rois; ...
(1)NMS非极大值抑制:只取IoU最大值对应的框。 (2)DIoU-NMS:只取公式计算得到的最大值对应的框。取最高置信度的IoU,并计算最高置信度候选框(M)与其余所有框(Bi)的中心点距离。优点:在有遮挡的情况下识别效果更好。 (3)SOFT-NMS:对于不满足要求,且与最大置信度对应的检测框高度重叠的检测框,不直接删除...
loss: soft_label Quantization:# 量化参数设置 use_pact:true# 是否使用PACT量化算法 activation_quantize_type:'moving_average_abs_max'# 激活量化方式,选择'moving_average_abs_max'即可 quantize_op_types:# 需要量化的OP类型,可以是conv2d...
🔥🔥🔥 专注于YOLOv5,YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9改进模型,Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU, NMS and other modules🚀 - wyhw/yoloair