yolov7修改nms

在Yolov7中，修改NMS（非最大抑制）的方法是通过设置class_nms参数来实现的。根据引用、和的说明，可以看出在调用NMS函数时，通过将class_nms参数设置为'EloU'、'SloU'或'DloU'来开启不同的NMS方法。

具体而言，如果将class_nms参数设置为'EloU'，则会启用EloU-NMS；如果设置为'SloU'，则会启用SloU-NMS；如果设置为'DloU'，则会启用DloU-NMS。这些方法是对标准的DIoU-NMS进行了改进，以提高目标检测的准确性和效果。

以Yolov7为例，修改NMS的步骤如下：
1. 定义需要进行NMS处理的boxes和scores。
2. 调用NMS函数，并将class_nms参数设置为'EloU'、'SloU'或'DloU'。
3. 根据返回的结果进行后续处理，如获取经过NMS处理后的边界框。

请注意，具体的实现方法可能会根据不同的代码库或算法有所不同。因此，在实际应用中，需要根据所使用的代码库或算法文档来了解具体的NMS修改方法和实现步骤。

相关问题

yolov5修改nms

对于修改 YOLOv5 中的 NMS，可以在 `detect.py` 文件中的 `non_max_suppression` 函数中进行修改。具体来说，可以调整 `iou_threshold` 参数来改变 NMS 的阈值，也可以修改 `max_det` 参数来控制每个类别最多检测出多少个目标。

另外，如果需要修改 NMS 的具体实现方式，可以参考 `utils/general.py` 文件中的 `non_max_suppression` 函数，自行实现新的 NMS 算法。

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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