yolov8改进nms
时间: 2023-08-28 22:08:21 浏览: 356
yolov8模型长方形尺寸onnx部署,可减少一般参数,性能提升一倍
Yolov8引入了soft-NMS和各种IOU变体来改进原有的nms算法。通过修改ultralytics/yolo/utils/ops.py这个文件,实现了对nms的改进。具体改进包括以下几个方面:
1. 引入soft-NMS算法:soft-NMS解决了在密集遮挡场景下原有的nms算法可能出现的问题,比如批量漏检。soft-NMS通过使用一个衰减函数来降低重叠框的置信度得分,从而在进行非极大值抑制时能够保留更多的重叠框。
2. 引入各种IOU变体:除了soft-NMS,yolov8还引入了其他类型的IOU变体,以进一步提升检测精度。这些变体可以根据具体情况选择使用,包括传统的IOU计算、GIoU、DIoU、CIoU等。
其中,ultralytics/yolo/utils/ops.py文件中的一处修改点是使用torchvision.ops.nms函数实现NMS操作。这个函数会根据设定的IOU阈值进行非极大值抑制,得到最终的检测结果。 <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并结合各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU,进一步提升密集遮挡场景检测...](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/131376873)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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