yolov8改进 soft-nms

Yolov8引入了一种名为Soft-NMS的改进方法。这个改进在ultralytics/yolo/utils/ops.py文件中进行了修改。具体的修改点是使用了torchvision.ops.nms函数进行非极大值抑制(NMS)操作。在Soft-NMS中，不再直接删除所有与其他框的IoU大于阈值的框，而是降低这些框的置信度。具体做法是，对于当前得分最高的框M和待处理的框bi，如果它们的IoU越大，那么bi的得分si就会下降得越厉害。通过这种方式，Soft-NMS能够更加准确地抑制重叠的边界框，并提升目标检测的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov8优化：引入Soft-NMS，提升密集遮挡场景检测精度](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/131299564)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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