深度学习_目标检测_Soft-MNS详解
Soft-NMS论文链接
Soft-NMS介绍
针对原始NMS过于hard的问题,论文中提出了Soft-NMS进行解决。
那原始的NMS有什么问题呢?
我们先看下面的图:
在上图中,检测算法本来应该输出两个框,但是原始的NMS算法可能会把score较低的绿框过滤掉(如果绿框和红框的IOU大于设定的阈值就会被过滤掉),导致只检测出一个object(一个马),显然这样object的recall就比较低了。
而Soft-NMS比起原始NMS将bbox的得分置零,使用稍低一点的分数代替原有的分数。
另外由于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,因此这是该算法的一大优点。
Soft-MNS的流程
上图清晰的介绍了整个算法流程。
比起原始的NMS,Soft-NMS将IOU值作为函数的输入,并将函数的结果与该bbox的得分相乘作为最后改bbox的得分。
下图是原始NMS的公式:
为了改变NMS这种hard threshold做法,并遵循iou越大,得分越低的原则(iou越大,越有可能是false positive),论文中用下面这个公式来表示Soft NMS:
但是上面这个公式是不连续的,这样会导致box集合中的score出现断层,因此就有了下面这个Soft NMS式子(也是大部分实验中采用的式子):
实验结果
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