YOLOv7 Series: Innovative Improvements in Computer Vision - DIoU-NMS, SIoU-NMS,

本文介绍了YOLOv7系列在计算机视觉中的创新改进,包括DIoU-NMS、SIoU-NMS、EIoU-NMS、CIoU-NMS和GIoU-NMS等非极大值抑制方法。这些改进旨在解决传统NMS的误检问题,通过引入距离度量、平滑因子、嵌入向量和全局对齐等技术,提高目标检测的准确性和鲁棒性。

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YOLOv7 Series: Innovative Improvements in Computer Vision - DIoU-NMS, SIoU-NMS, EIoU-NMS, CIoU-NMS, and GIoU-NMS Enhancements

引言:
计算机视觉在目标检测和物体识别方面一直是一个活跃的研究领域。YOLO(You Only Look Once)系列是一系列非常成功的目标检测算法之一,其中YOLOv7是该系列的一个重要版本。在YOLOv7的基础上,人们引入了一些创新的改进,包括DIoU-NMS、SIoU-NMS、EIoU-NMS、CIoU-NMS和GIoU-NMS等方法。本文将详细介绍这些改进,并提供相应的源代码。

DIoU-NMS(Distance-IoU NMS)改进:
DIoU-NMS是一种改进的非最大抑制(NMS)方法。传统的NMS方法在目标重叠较大时可能会导致误检问题。DIoU-NMS通过引入距离度量和IoU(Intersection over Union)来解决这个问题。其核心思想是计算目标边界框之间的距离,并将距离融入到IoU计算中。以下是DIoU-NMS的源代码示例:

def bbox_iou
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