yolov7改进soft-nms

YOLOV7改进的soft-nms是指在YOLOV7目标检测算法中引入了一种叫做soft-nms的非极大值抑制方法。该方法在去除重叠边界框时，不再像传统的非极大值抑制方法那样直接舍弃掉重叠边界框，而是对它们的置信度进行一定的调整，以保留一部分较低置信度的边界框。这样，一方面可以增加对小目标的检测能力，另一方面也可以降低误检率。

具体到实现上，要在YOLOV7的代码中引入soft-nms，需要进行以下几个修改：
1. 在目标检测代码中，使用torchvision.ops.nms函数来进行非极大值抑制。可以通过修改相关代码来将原来的非极大值抑制替换为soft-nms。
2. 将soft-nms的相关代码复制到YOLOV7的utils文件夹下的general.py文件中。这可以通过将soft-nms的代码文件复制到该目录下来实现。

通过以上修改，就可以在YOLOV7中使用改进的soft-nms方法进行目标检测了。这样可以提升目标检测算法的性能和准确率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [yolov7之soft-nms（个人备忘录）](https://blog.csdn.net/cyh20182808/article/details/130107059)[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: 50%"]
- *2* [Yolov5/Yolov7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/131299308)[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: 50%"]
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