SoftNms论文笔记

SoftNms论文笔记

一点点的改变就能影响很大呀,感觉这个paper的作者很敏锐,

比如下图

avator

图中有两个马,而且离的比较近,那么按照通常的nms的话,很可能只有一个被检测到,另外一个就丢失了,这是因为在通常的nms中,将与其iou比较大的全部都给删除了,导致后面再也用不上了,那么softnms的办法是,这时候不必删除掉,只需要按照一定的办法来降低其得分就可以了, 因为这时候IOU越大,假正的可能性就越大,所以这时候应该分数越低才对,最自然地是 avator

但是上面的函数显然在iou(M,bi)=Nt的时候是不连续的,所以为了光滑考虑的话,

avator

这样的话就不需要阈值了

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