NMS和Soft-NMS

NMS

目标检测的算法流程大致如下：①由RPN生成若干类别无关的proposal（下图中左上到右上）②由分类网络和回归网络生成每个proposal的类别概率分布和坐标偏移量（右上到右下）③对所有检测框进行NMS得到最终的检测框（右下到左下）

NMS就是用于消除如右下图所示的重叠的一些检测框

NMS算法过程：

开始于一个检测框列表B、对应的置信度(类别概率)列表S、空的最终检测框列表D、阈值N_t。

首先，找到最高置信度对应的检测框M, 将其从B中删除，并添加到最终检测框列表D中。然后，计算M与B中其他检测框的重叠程度IOU，将IOU大于阈值N_t的目标检测框从B中删除。

对于B中剩余的检测框，继续重复这个过程，直到B为空时结束

Sotf-NMS

按照NMS，下图中蓝色框（置信度0.9）和绿色框（置信度0.8）因为和红色框（置信度0.95）的重叠过大而需要被删除，但实际上不希望绿色框被删除，因为其中确实存在另一个目标，当然你可以通过增大阈值N_t来保留绿色框，但那可能会带来更多的误检

因此Soft-NMS就是被提出用来解决这个问题的算法，它的思想是与M重叠度大于阈值N_t的其他检测框不会直接从B中删除了，而是采用一个函数来衰减这些检测框的置信度

Soft-NMS的算法流程及它与NMS的区别如下图所示：

进行Sotf-NMS处理后，可以指定一个置信度阈值，处理后的置信度大于该阈值的检测框将被保留作为最终的检测框

Soft-NMS中的衰减函数可以由如下几种：

①线性衰减函数

②高斯衰减函数

参考：

CV面试夺命三连问：什么是NMS ? 与Soft-NMS的区别？编程实现？

NMS和soft-nms算法 - outthinker - 博客园

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