siou soft-nms

Siou Soft-NMS是一种用于目标检测的算法。在传统的目标检测算法中，通常会使用NMS（非极大值抑制）来过滤掉重叠的检测框，只保留置信度最高的一个框。然而，传统的NMS可能会将某些合理的检测框过滤掉，导致一些目标无法被正确识别。

Siou Soft-NMS通过引入一个新的超参数，可以更精确地控制NMS的阈值。它不仅能够保留尽可能多的目标框，还可以减少虚警率和漏检率。Siou Soft-NMS的算法原理主要是采用一个新的阈值计算公式，通过考虑场景中所有可能的目标框与已知框的IoU的平均值来确定阈值，从而避免将合理的框过滤掉。

Siou Soft-NMS在目标检测领域中具有广泛的应用，可以应用于各种目标检测模型，并且可以改善目标检测的质量。它还有助于提高深度神经网络的准确性和鲁棒性，为实际应用提供更可靠的结果。在实际应用中，Siou Soft-NMS已经被许多研究和工业界广泛采用，成为目标检测算法中的一个重要进展。

相关问题

yolov7 siou-nms

yolov7 siou-nms 是一种目标检测算法中使用的一种非极大值抑制（NMS）的变种。在目标检测领域，NMS 是一种用来去除重叠的边界框的算法，它能够帮助模型准确地定位目标，并消除重复的检测结果。

yolov7 siou-nms 相比传统的 NMS 算法有一些改进，它引入了一种新的交并比计算方法（如 Soft IoU，也称为 SIOU），使得模型在处理重叠目标时更加准确和稳定。这种改进在实际的目标检测任务中能够提高模型的性能和鲁棒性，使得检测结果更加精准和可靠。

yolov7 siou-nms 的应用范围非常广泛，可以用于各种需要目标检测的场景，比如智能监控、自动驾驶、工业质检等领域。通过使用这种改进的 NMS 算法，可以使得目标检测模型在复杂环境下仍然能够高效地识别和定位目标，提升系统的整体性能和可靠性。

总之，yolov7 siou-nms 是一种针对目标检测领域的 NMS 算法的改进版本，它能够提高模型的准确性和鲁棒性，广泛应用于各种需要目标检测的实际场景中。

yolov8softnms

Yolov8softnms是指在Yolov8算法中引入了soft-NMS和各个IOU变体。soft-NMS是为了解决密集遮挡场景下Yolov8自带的非最大值抑制算法（NMS）可能导致的问题，比如批量漏检。通过修改ultralytics/yolo/utils/ops.py文件，将soft-NMS和各个IOU变体应用于Yolov8算法，进一步提升了检测精度。在原来的torchvision.ops.nms函数中，soft-NMS和各个IOU变体被添加进来，以实现更加准确的目标检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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: 50%"]
- *3* [yolov8改进-添加Wise-IoU，soft-nms](https://blog.csdn.net/darkredrock/article/details/130292080)[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: 50%"]
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