阅读笔记8——NMS

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#人工智能

于 2023-02-24 08:57:46 首次发布

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文章介绍了物体检测中非极大值抑制（NMS）的基本原理和流程，包括如何通过得分和IoU来过滤重叠的候选框。然后讨论了NMS可能导致的漏检问题，提出了SoftNMS作为改进方案，通过线性或指数衰减得分来避免直接删除边框。进一步，SofterNMS引入了位置置信度和KL散度损失函数，优化边框预测的准确性，从而提升检测性能。

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一、基本NMS

1. 处理过程

为了保证物体检测的召回率，对于同一个真实物体往往会有多于1个的候选框输出。但是多余的候选框会影响检测精度，因此需要利用NMS过滤掉重叠的候选框，基本的NMS方法利用得分高的边框抑制得分低且重叠程度高的边框。

如图1-1所示，图片中存在3个候选框，但是候选框A与C对应的是同一个物体，由于C的得分比A要低，在计算召回率时，C候选框会被当做一个False Positive来看待，从而降低模型的精度。（ $Recall=TNTN+FPRecall=\frac{TN}{TN+FP}$ ，当 $FP$ 增大时， $R ec a ll$ 减小）实际上，由于候选框A的质量要比C好，理想的输出是A而不是C，因此希望能够抑制掉候选框C。

在这里插入图片描述

图1-1 NMS处理过程示意图

2. 量化指标

检测网络在最后会增加一个NMS（非极大值抑制），将重复冗余的候选框去掉。这个过程涉及以下两个量化指标：

预测得分：NMS假设一个边框的预测得分越高，这个边框就要被优先考虑，其他与其重叠超过一定程度的边框都要被舍弃，非极大值即是指得分的非极大值。
IoU：用于评价两个边框的重合程度。如果两个边框的IoU超过一定阈值时，得分低的边框会被舍弃。阈值通常取0.5或者0.7。

3. 具体流程

NMS的输入包含5个预测量，即所有候选框的得分、左上点坐标、右下点坐标，以及1个设定的IoU阈值。
具体流程如下：

按照得分，对所有边框进行降序排列，记录下排列的索引order，并新建一个列表keep，作为最终筛选后的边框索引结果。
将排序后的第一个边框置为当前边框，并将其保留到keep中，再求当前边框与剩余所有框的IoU。
在order中，仅仅保留IoU小于设定阈值的索引，重复第二步，直到order中仅仅剩余一个边框，则将其保留到keep中，退出循环，NMS结束。

二、Soft NMS

1. 漏检现象

NMS对于分布密集的物体，容易出现漏检现象。即当两个真实物体靠的较近且得分不一致时，两个框的IoU较大，可能超过了阈值，此时NMS会筛掉得分较低的框。

NMS的计算公式如式（2-1）所示：
$si={si,iou(M,bi)<Nt0,iou(M,bi)⩾Nt(2-1)s_{i}=\left\{\begin{matrix} s_{i}, & iou(M,b_{i})< N_{t}& \\ 0, & iou(M,b_{i})\geqslant N_{t}& \end{matrix}\right.\tag{2-1}$

公式中 $S_{i}$ 代表了每个框的得分， $M$ 为当前得分最高的框， $b_{i}$ 为剩余框的某一个， $N_{t}$ 为设定的阈值，可以看到当IoU大于 $N_{t}$ 时，该边框的得分直接置0，相当于被舍弃了，从而有可能造成边框的漏检。

2. Soft NMS

Soft NMS对于IoU大于阈值的边框，没有将其得分直接置0，而是降低该边框的得分。

Soft NMS的计算公式如式（2-2）所示：

$si={si,iou(M,bi)<Ntsi(1−iou(M,bi)),iou(M,bi)⩾Nt(2-2)s_{i}=\left\{\begin{matrix} s_{i}, & iou(M,b_{i})< N_{t}& \\ s_{i}(1-iou(M,b_{i})), & iou(M,b_{i})\geqslant N_{t}& \end{matrix}\right.\tag{2-2}$

从公式中可以看出，利用边框的得分与IoU来确定新的边框得分，如果当前边框与边框 $M$ 的IoU超过设定阈值 $N_{t}$ 时，边框的得分呈线性的衰减。

但是，式（2-2）不是一个连续函数，当一个边框与 $M$ 的重叠IoU超过阈值 $N_{t}$ 时，其得分会发生跳变，这种跳变会对检测结果产生较大的波动，因此还需要寻找一个更为稳定、连续的得分重置函数，最终Soft NMS给出了式（2-3）所示的重置函数。

$si=sie−iou(M,bi)2σ,∀bi∉D(2-3)s_{i}=s_{i}e^-{\frac{iou(M,b_{i})^{2}}{\sigma }}, \forall b_{i}\notin D \tag{2-3}$

采用这种得分衰减的方式，对于那些得分很高的边框来说，在后续的计算中还有可能被作为正确的检测款框，从而提高模型的召回率。

三、Softer NMS

1. 定位置信度

NMS和Soft NMS都使用了预测分类置信度作为衡量指标，即假定分类置信度越高的边框，其位置也越准确。

但位置置信度与分类置信度并不是强相关的关系，基于此，Softer NMS新增加了一个定位置信度的预测，使得高分类置信度的边框位置变得更加准确，从而有效提升了检测的性能。

2. 分布假设

为了更全面地描述边框预测，Softer NMS方法对预测边框与真实物体做了两个分布假设：

真实物体的分布是狄拉克delta分布，即标准差为0的高斯分布的极限。

$δ(x)={+∞,x=00,x=otherwise\delta (x)=\left\{\begin{matrix} +\infty , & x=0 & \\ 0 , & x=otherwise & \end{matrix}\right.$

预测边框的分布满足高斯分布。

$X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu ,\sigma ^{2})$

基于以上两个假设，Softer NMS提出了一种基于KL（Kullback-Leibler）散度的边框回归损失函数KL Loss。（ $K L 散度是用来精确计算当把一个分布近似为另一个分布时，损失了多少信息$ ）这里的KL Loss是最小化预测边框的高斯分布与真实物体的狄克拉分布之间的KL散度。即预测边框分布越接近于真实物体分布，损失越小。