yolov5 nms改进

YOLOv5在NMS（非极大值抑制）方面进行了改进。引用和引用中提到了一些改进的细节和代码实现。

首先，YOLOv5引入了新的损失函数GIOU_Loss和预测框筛选的DIOU_nms。这些改进主要影响了输出层的锚框机制。具体来说，GIOU_Loss是对损失函数进行了改进，而DIOU_nms则是对NMS算法进行了改进。

其次，YOLOv5为了方便其他NMS的改进，还自己编写了一个NMS算法。这个NMS算法可以替换掉torchvision.ops.nms函数。该NMS算法借鉴了沐神的代码，可以在YOLOv5中直接使用。

此外，YOLOv5还提到了DIOU-NMS，在这个算法中，将NMS代码中的IOU阈值改为DIOU即可。

总结起来，YOLOv5在NMS方面的改进主要包括使用新的损失函数GIOU_Loss和预测框筛选的DIOU_nms，以及自己编写了一个NMS算法来替代torchvision.ops.nms函数。同时，还提到了可以使用DIOU-NMS来改变NMS算法中的IOU阈值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>