yolov7如何使用softNMS

在 YOLOv7 中使用 Soft-NMS（soft non-maximum suppression）的方法是在 `detect.py` 文件中更改 `--nms` 参数的值。将 `--nms` 设置为 `"soft"` 将启用 Soft-NMS。

具体来说，在 `utils/general.py` 中定义了 `soft_nms` 函数来执行 Soft-NMS。Soft-NMS 的主要思想是降低重叠框的置信度，而不是直接删除它们。这可以通过以下几个步骤完成：

1. 找到具有最高置信度的框，并将其保留。
2. 将与此框重叠度高于阈值的其他框的置信度降低。
3. 重复步骤 1 和 2，直到没有可保留的框。

在 `detect.py` 中，您可以通过设置 `--iou-thres` 和 `--sigma` 参数来调整 Soft-NMS 的行为。`--iou-thres` 控制重叠度的阈值，而 `--sigma` 控制置信度降低的速度。默认值为 `0.65` 和 `0.5`，但可以根据您的数据集进行调整。

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yolov8s 加入softnms代码

根据提供的引用内容，我无法找到关于yolov8s加入softnms代码的信息。但是，YOLOv8是YOLO系列目标检测算法的最新版本，它在速度和准确率方面都有很大的提升。此外，YOLOv8的代码和权重都可以在Github上找到。如果您需要了解更多关于YOLOv8的信息，可以参考相关文献或者在Github上查看源代码。

yolov5 soft-nms

YOLOv5是一种目标检测算法，而Soft NMS是对传统的非极大值抑制（NMS）方法的改进。引用中提到了对Soft NMS代码进行改进后，在准确率P、mAP@.5和mAP@.5:.95指标上都有明显的提升。然而，在召回率R指标上却有明显下降。原因是Soft NMS更适合解决和减少较多密集和拥挤的场景下基本NMS造成的漏检，而在一般的非拥挤和密集场景中，Soft NMS可能无法发挥作用，甚至会增加小概率的误检。这意味着Soft NMS的适用范围有一定的限制。引用中提到，Soft NMS的改进方法不仅适用于改进YOLOv5，还可以适用于其他的YOLO网络，如YOLOv4和v3等。而引用中提到了Soft NMS的基本思想，即对于IoU大于阈值的边框，不直接将其得分值设为0，而是采用一定策略降低这些边框的得分。综上所述，yolov5 soft-nms是指在YOLOv5算法中采用了Soft NMS作为非极大值抑制方法的一种变体。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>