目标检测--Improving Object Detection With One Line of Code

最新推荐文章于 2022-09-13 15:31:22 发布
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本文介绍了一种改进的目标检测方法——Soft-NMS。通过调整非极大值抑制算法，能够更准确地检测出相邻的相似物体，提高了检测精度。

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Improving Object Detection With One Line of Code
https://arxiv.org/abs/1704.04503

Code: https://github.com/bharatsingh430/soft-nms

本文针对目标检测，对非极大值抑制这个环节进行了改善，可以检测出两个相邻的相同物体。
对于目标检测问题，我们目前主流的方法过程如下：
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如果两个相似物体是相邻的话，以前的非极大值抑制就会只检测出一个目标。
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原来的非极大值抑制我们在一个区域只取一个最大的矩形框，附近的矩形框置信度全部清零。这里我们提出根据两个矩形框的重合面积来降低非最大矩形框的置信度。这里我们称之为 Soft-NMS

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这里我们用绿色框的代码取代红色框的代码。

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弱监督目标检测算法论文阅读（三）Improving Object Detection with Inverted Attention
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论文解读——Improving Object Detection With One Line of Code
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目标检测8：Improving Object Detection With One Line of Code
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【论文笔记 detection】soft-nms: Improving Object Detection With One Line of Code
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### Soft-NMS算法的发展历程 Soft-NMS（Non-Maximum Suppression）是一种改进的传统NMS方法，旨在解决传统NMS中存在的问题。传统的NMS通过设定一个固定的阈值来筛选检测框，可能会导致部分重叠较高的真实目标被错误抑制。而Soft-NMS则引入了一种平滑的方式，通过对高重叠度的目标赋予较低的置信度分数，从而保留更多可能的真实目标。 #### 背景与发展 Soft-NMS的概念最早由Bodla等人于2017年提出，在论文《Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code》中首次介绍[^4]。该论文指出，传统NMS存在一定的局限性，即当两个边界框具有较高IoU（Intersection over Union）时，即使其中一个可能是真实的正样本，也会因为超过预设阈值而被移除。为了缓解这一问题，Soft-NMS采用一种连续函数调整其他候选框的得分，而不是简单地将其剔除。 具体而言，Soft-NMS的核心思想是对与当前最高分预测框有较大交并比的其他框施加惩罚因子，其公式如下： ```python score_i = score_i * exp(-gamma * IoU(box_i, box_max)^2) ``` 其中`box_max`表示当前得分最高的边界框，`box_i`为其余待评估的边界框，`gamma`是一个超参数用于控制衰减程度。这种方式能够更灵活地处理多个高度重叠的对象实例。 #### 进一步的研究进展 随着目标检测技术的进步，后续许多工作基于Soft-NMS进行了扩展和优化。例如，一些研究尝试结合注意力机制或者神经网络模型来自适应地调节权重分配策略；还有学者探索了多阶段式的非极大值抑制流程以进一步提升性能表现。然而值得注意的是，尽管这些变体形式各有特色，但它们大多继承自最初的Soft-NMS设计理念，并在此基础上做出针对性改良。 对于希望深入了解此领域的朋友来说，除了上述提到的基础文献外还可以关注近年来CVPR/ECCV等顶级会议上的相关投稿文章获取最新动态和发展趋势信息[^5]。 ```python def soft_nms(dets, sigma=0.5, Nt=0.3, threshold=0.001, method=1): """ Implementation example of the Soft-NMS algorithm. Parameters: dets (list): List of detections with format [x1,y1,x2,y2,score]. sigma (float): Sigma parameter used in Gaussian decay function. Nt (float): Overlap threshold. threshold (float): Minimum detection confidence to keep a bounding box. method (int): Method type for applying suppression {1: linear, 2: gaussian}. Returns: list: Remaining boxes after performing Soft-NMS operation. """ pass # Placeholder implementation details omitted here. ```
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