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

KtMacos

于 2023-09-20 03:44:26 发布

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文章标签：计算机视觉 YOLO 目标跟踪

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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。

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(box1, box2)

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