yolov5改进nms

YOLOv5是一种先进的深度学习目标检测算法，但是还有改进的空间。针对YOLOv5的NMS（非极大值抑制）方法，可以进行一些改进来提高检测效果。其中一种改进方法是使用不同的NMS变体，如DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS和SIoU-NMS。这些变体在计算目标框之间的IoU（交并比）时引入了不同的因素，如目标尺度、距离等，以更准确地衡量目标之间的重叠程度。这些改进方法可以在YOLOv5中替代传统的NMS方法，从而提高目标检测的准确性和稳定性。\[1\]\[3\]另外，还有一种改进方法是使用Soft-NMS，它通过自适应地调整阈值来平滑地抑制重叠的目标框，从而减少误检率。Soft-NMS可以在目标稀疏或稠密的情况下使用不同的阈值，以适应不同的目标密度。\[2\]这些改进方法可以根据具体的应用场景和需求来选择和应用，以达到更好的检测效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.8]非极大值抑制NMS算法改进Soft-nms](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/125448230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOv5改进系列（14）——更换NMS（非极大抑制）之 DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS 、SIoU-NMS、...](https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/131552028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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