yolov5改进soft-nms
时间: 2023-09-06 21:09:36 浏览: 86
对于YOLOv5,改进Soft-NMS的方法可以提高目标检测的准确性和稳定性。Soft-NMS是一种非极大值抑制的方法,用于去除重叠的边界框,并保留置信度较高的边界框。
以下是一些可能的改进方法:
1. 调整抑制阈值:Soft-NMS中的阈值参数控制了哪些边界框应该被抑制。通过对阈值进行调整,可以提高对目标的检测和定位能力。
2. 引入置信度修正项:Soft-NMS通常只依赖于置信度来选择要保留的边界框。可以引入额外的修正项,如位置重叠度,来更好地衡量边界框之间的关系。
3. 融合多尺度信息:YOLOv5采用了多尺度检测的策略,可以利用不同尺度下的特征信息来提高检测性能。在Soft-NMS中,可以考虑将多尺度信息融合到抑制过程中,以更好地处理不同尺度下的目标。
4. 考虑目标形状信息:Soft-NMS通常是基于边界框的位置和置信度进行抑制。但是对于具有不同形状的目标,可以考虑引入目标形状信息来调整抑制策略,以更准确地选择要保留的边界框。
这些方法只是对Soft-NMS改进的一些思路,具体的实现方式可以根据实际情况进行调整和优化。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
yolov8改进 soft-nms
Yolov8引入了一种名为Soft-NMS的改进方法。这个改进在ultralytics/yolo/utils/ops.py文件中进行了修改。具体的修改点是使用了torchvision.ops.nms函数进行非极大值抑制(NMS)操作。在Soft-NMS中,不再直接删除所有与其他框的IoU大于阈值的框,而是降低这些框的置信度。具体做法是,对于当前得分最高的框M和待处理的框bi,如果它们的IoU越大,那么bi的得分si就会下降得越厉害。通过这种方式,Soft-NMS能够更加准确地抑制重叠的边界框,并提升目标检测的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov8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/131299564)[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: 100%"]
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