Weighted Boxes Fusion: 一种高效的检测结果融合方法

Weighted Boxes Fusion: 一种高效的检测结果融合方法

【免费下载链接】Weighted-Boxes-Fusion Set of methods to ensemble boxes from different object detection models, including implementation of "Weighted boxes fusion (WBF)" method. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/Weighted-Boxes-Fusion

1. 项目基础介绍

Weighted Boxes Fusion（WBF）是一个开源项目，旨在提供一系列方法来融合来自不同目标检测模型的结果。该项目由优快云公司开发的InsCode AI大模型提供支持，使用Python语言进行编写。WBF方法在多个目标检测任务中展示了出色的性能，尤其适合于需要集成多个模型预测结果的场景。

2. 核心功能

项目的主要功能包括：

• 非最大值抑制（NMS）：用于筛选出最优的目标检测结果。
• 软NMS：改进版的NMS，能够更好地处理重叠的边界框。
• 非最大值加权（NMW）：考虑不同模型的权重，对检测结果进行加权融合。
• 加权边界框融合（WBF）：项目特色方法，相较于其他融合方法能够获得更好的结果。

这些方法通过融合不同模型的预测结果，提高检测的准确性和鲁棒性。

3. 最近更新的功能

项目的最近更新主要包含以下功能：

• 3D边界框支持：WBF方法现在支持三维边界框的融合，适用于三维目标检测任务。
• 1D线段支持：支持一维线段的融合，这在自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中可能非常有用。
• 性能优化：对融合算法进行了优化，提高了计算效率。
• 新基准数据集：增加了新的基准数据集，用于评估WBF方法在不同数据集上的表现。

这些更新使得WBF方法更加全面，适用范围更广，性能也更上一层楼。

【免费下载链接】Weighted-Boxes-Fusion Set of methods to ensemble boxes from different object detection models, including implementation of "Weighted boxes fusion (WBF)" method. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/Weighted-Boxes-Fusion