Soft-NMS：传统的NMS是直接抑制掉重叠框中候选框中分数较低的框，而Soft-NMS通过修改分数的方式，将重叠的框的分数逐渐降低。 例如，重叠的框的分数会随着IoU值的增加而逐渐减少，而不是直接 …

nms即非极大值抑制，在检测算法中用来去掉大量有重叠的检测框，保留下来质量最高的框。 nms的过程如下： 1 所有检测框按置信度从高到低排序 2 取当前置信度最高的框，然后删除和这个框的iou高于 …

对于 one-to-many label assignment + NMS 能否提升 DETR 系列模型，在 Group DETR 论文中就已经给出了回答（如下图）：相比于 DETR 系列使用的 one-to-one assignment，在 12-epoch training …

研究者进一步比较了Traditional NMS和DIoU-NMS的性能，在YOLOv3和SSD上，选取NMS阈值为 [0.43,0.48]。 可以看到DIoU-NMS在每个阈值上都优于Traditional NMS，此外还值得一提的是，即便 …

阅读了论文之后对DETR不需要NMS这个特点比较懵懂，有没有大佬可以解释一下为什么DETR不需要NMS也能学习到…

非极大值抑制，简称NMS，还是比较耗时间的。因为是一个迭代过程，难以并行化。但是和卷积处理这种极度耗时的计算相比，耗费时间又不是特别明显。所以，时间上的优化工作不多，大多是性能上的优 …

torchvision中的nms是如何实现的？ _C = _lazy_import () return _C.nms (boxes, scores, iou_threshold) 不明白这两句话是什么意… 显示全部 关注者 2

Jul 28, 2022 · 这里说个小插曲，当初我Cluster-NMS刚提出时，论文修改已经进入尾声，其实取名是Matrix NMS，毕竟是矩阵操作的NMS，然而很不巧的是那段时间突然SOLOv2带着Matrix NMS发布了 …

NMS缺点：1、NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零 (即将重叠部分大于重叠阈值Nt的检测框移除)。 在这种情况下，如果一个真实物体在重叠区域出现，则将导致对该物体的检测 …

个人认为这个要视具体情况而定。 1.不能用 大多数的目标检测算法是不能用NMS的，因为在训练过程中，往往是尽可能的增加正样本的数量，如果使用NMS就会删除很大一部分同类别且iou较大的正样 …