YOLOv7系列：改进Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS,Soft-DIoUNMS,Soft-EIoUNMS,Soft-GIo

YOLOv7系列：改进Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS,Soft-DIoUNMS,Soft-EIoUNMS,Soft-GIoUNMS…计算机视觉

近年来，计算机视觉领域取得了巨大的发展，其中目标检测是一个重要的研究方向。目标检测能够在图像或视频中准确地识别和定位目标物体，为自动驾驶、智能监控、人脸识别等应用提供了基础支持。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效的实时检测能力而备受关注。在YOLOv7系列中，我们关注于改进目标检测过程中的非极大值抑制（NMS）方法，引入了一系列的改进版本如Soft-NMS, Soft-CIoUNMS, Soft-SIoUNMS, Soft-DIoUNMS, Soft-EIoUNMS和Soft-GIoUNMS。

首先，让我们回顾一下传统的NMS方法。NMS是目标检测中常用的一种后处理技术，用于去除重叠较多的候选框。它根据候选框之间的重叠程度及其对应目标的置信度来选择最终的检测结果。然而，传统的NMS方法在处理密集目标或者重叠较多的场景时可能存在一些问题。因此，我们提出并改进了一系列的Soft-NMS方法。

首先介绍Soft-NMS。Soft-NMS通过降低重叠区域的候选框置信度来抑制冗余检测结果。具体而言，它在计算候选框之间的重叠情况时，使用了一个衰减函数来线性减少重叠区域的置信度。这样一来，即使检测结果有一定的重叠，仍然可以保留一些置信度较高的检测结果。

接下来是Soft-CIoUNMS。Soft-CIoUNMS引入了更多的信息，将目标间的IoU（Intersection over Union）转换成了更加细粒度的关系度量。这种度量方式能够更好地描述目标之间的相似性。通过引入上下文信息，Soft-CIoUNMS能