softNMS: 当两个目标框非常靠近时,置信度低的回被置信度高的框抑制。为了解决这个问题引入softnms。基本思想是:用稍微低一点的分数来代替原有分数,而不是像NMS一样直接置0。 loss: cls_loss+obj_loss+loc_loss cls_loss: 采用smooth BCE loss, loc_loss: CIOU loss, obj_loss: BCE loss 六. 正负样本分...
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...
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IO...
基于前处理过程,将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度,然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。有一个特别注意的点:YOLOv5 中采用的 Batch shape 推理策略,在 YOLOv8 推理中暂时没有开启,不清楚后面是否会开启,在 MMYOLO 中快速测试了下,如果开启 Batch shape 会涨大概 0.1~0.2。
(5) 还原到原图尺度和 nms 基于前处理过程,将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度,然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于max_per_img。 有一个特别注意的点:YOLOv5 中采用的 Batch shape 推理策略,在 YOLOv8 推理中暂时没有开启,不清楚后面是否会开启,在 MMYOLO 中快速测试了下,如果开启 Batch ...
基于前处理过程,将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度,然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于max_per_img。 有一个特别注意的点:YOLOv5 中采用的 Batch shape 推理策略,在 YOLOv8 推理中暂时没有开启,不清楚后面是否会开启,在 MMYOLO 中快速测试了下,如果开启 Batch shape 会涨大概 0.1~0.2。
SoftNMS: 当两个目标靠的非常近时,置信度低的会被置信度高的框所抑制,那么当两个目标靠的十分近的时候就只会识别出一个 BBox。为了解决这个问题,可以使用 softNMS。 它的基本思想是用稍低一点的分数来代替原有的分数,而不是像 NMS 一直接置零。 6、训练策略 (1) 多尺度训练 (Multi-scale training) 如果...
对于系统级比较,我们采用改进的 HTC [8](表示为 HTC++)和 instaboost [21]、更强的多尺度训练 [6]、6x 计划(72 epochs)、soft-NMS [4] 和 ImageNet -22K 预训练模型作为初始化。 我们将 Swin Transformer 与标准 ConvNets(即 ResNe(X)t)和之前的 Transformer 网络(例如 迪特。比较是通过在其他设置不...
5、DIOU - NMS 筛选删除框 对比:soft-nms 将不符合的框进行降低数值(降低预测值),而不是直接剔除,查看图中的两匹马理解 在网络方面的改进 增加稍许推断代价,提高模型的精度; 改进网络细节,更好的提取特征 加入注意力机制、特征金字塔等 具体的: 6、SSPNet ...
对于系统级比较,我们采用改进的 HTC [8](表示为 HTC++)和 instaboost [21]、更强的多尺度训练 [6]、6x 计划(72 epochs)、soft-NMS [4] 和 ImageNet -22K 预训练模型作为初始化。 我们将 Swin Transformer 与标准 ConvNets(即 ResNe(X)t)和之前的 Transformer 网络(例如 迪特。 比较是通过在其他设置不...