【论文阅读】Fitness NMS

最新推荐文章于 2025-06-16 17:25:33 发布
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#深度学习 #计算机视觉 #算法

本文探讨了如何通过FitnessNMS和BoundedIoULoss优化对象检测，指出训练和测试阶段IoU阈值一致的重要性。作者提出新的score函数和匹配策略，增强了对高IoU框的重视。实验表明，这种方法能提高召回率，并且与SoftNMS兼容。此外，改进的BoundingBoxRegression也提升了ROI准确性和召回率。论文的贡献在于增强分类器对负样本的敏感度以及优化高IoU重叠框的处理。

论文题目：《Improving Object Localization with Fitness NMS and Bounded IoU Loss》
发现这篇文章网络上资源较少，来写一下自己看完这篇文章的一些想法，可能不成熟，欢迎指正。谢谢！
本文对于NMS进行了改进，提出了一个叫Fitness NMS的模块，在DeNet基础上进行的改进。
文章介绍了一下nms，这里 也简单写一下：
在这里插入图片描述
这里score（.）函数用来评价选择bbox的置信度，而same（.）用来检测两个框的iou值。因此算法的核心思想就是：对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式.选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中.通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除.重复这个过程,直到B为空.

本文就是对于上述的score及same函数进行了修改来得到一个新的nms。
在这里插入图片描述

作者先做实验对比了train和test采用不同iou阈值时的map表现结果：
在这里插入图片描述

结果可以看到只有当训练和测试选择iou阈值一致时输出的结果才比较好，而且0.5表现出来的map最高，这便引出了本文想要解决的问题：并不是要选择所有超过该阈值的所有bbox，而是要选择最高的一个。

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NMS算法介绍
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非极大值抑制(NMS)仿真代码:来自论文Efficient Non-Maximum Suppression
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深入浅出之非极大值抑制（NMS）
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一文打尽各种nms非极大值抑制
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前言 《Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code》发表于2017年ICCV 资源 论文下载 论文题目及作者 摘要 非最大抑制是对象检测流程的一个组成部分。首先，它根据分数对所有检测框进行排序。选择具有最大得分的检测框M，并且抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。根据该算法的设计，如果一个对象位于预定义的重叠阈值内，它将被丢弃。为此，我们提出了Soft-NMS算法，该算法将所有其他对象的检测分数衰减为它们与M的重叠
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zyw2002的博客
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根据是否需要训练分类不需要训练的NMS方法（NMS、Soft-NMS、Weighted-NMS、Cluster-NMS）需要训练的NMS（ConvNMS、PureNMS、 IOU-GuidedNMS、AdaptiveNMS）根据改进策略进行分类带权重的NMS(Soft NMS, Softer NMS，Weighted NMS)考虑定位的NMS(IOU-Guided NMS)阈值自适应的NMS(Adaptive NMS)并行的NMS(Fast NMS, Cluster NMS)
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