YOLACT中的NMS算法

# YOLACT中的NMS算法主要包括Fast NMS和传统NMS两种算法：
# 1. 传统NMS算法：
# 将每列的最大值逐一与IOU阈值比较，若超过阈值，表明该列与另一个置信度高于该列的预测框重合过高，可以直接抑制该列，保留其余IOU小于阈值的预测框。传统NMS算法最多需要执行 N ( N − 1 ) / 2 次运算，其计算量较大，且是串行运算。

# 2. Fast NMS算法：
# Fast NMS是并行计算，无论各个预测框置信度为多少，都只需两两之间计算IOU即可，可以直接调用GPU进行运算，显著降低了运算时间。Fast NMS需要执行 N^2 次运算，但由于并行计算的特性，计算时间大大降低。

# 此外，NMS算法处理的是同一类别的所有预测框数据，而这些预测框所预测的目标并不一定为同一个目标，而对于目标检测任务，目标的数量是无法事先确定的，故需要使用NMS算法抑制多余预测框，而无法直接保留置信度最大的预测框。

相关问题

java nms算法

Java NMS（Non-Maximum Suppression）算法是一种用于目标检测和边界框过滤的算法。 在目标检测中，通常会产生多个候选边界框，并希望从中选择出最佳的边界框。但是，如果边界框之间有重叠，那么仅仅基于得分来选择最佳边界框可能会导致重复检测。
NMS算法可以帮助我们解决这个问题。它的基本思想是通过抑制那些与得分更高的边界框存在重叠的边界框，从而选择最佳的边界框。算法步骤如下：

1. 对所有的边界框按照得分进行降序排序。
2. 选择排在第一个位置的边界框作为最佳边界框。
3. 计算最佳边界框与其他边界框的重叠面积，如果重叠面积超过预定义的阈值，则将此边界框舍弃。
4. 从剩下的未处理边界框中选择得分最高的边界框，并重复步骤3。
5. 重复步骤4直到所有的边界框都被处理。

经过NMS算法处理后，我们可以得到一组没有重复检测的最佳边界框。
在Java中实现NMS算法，我们可以借助Java提供的排序方法，如Collections.sort()来对边界框进行排序。然后，我们可以使用一个循环来遍历边界框并计算重叠面积，并根据阈值的设定进行舍弃操作。最后，我们可以得到最终的结果。

总的来说，Java NMS算法是一种用于边界框过滤和目标检测的有效算法，它可以帮助我们选择最佳的边界框并避免重复检测。通过对边界框的排序和重叠面积的计算，我们可以通过一定规则来筛选出所需的最佳边界框。

diou-nms算法解读

diou-nms算法是一种目标检测中常用的非极大值抑制算法，用于筛选出重叠较少的、最优的目标检测框。

Diou-nms算法是在IoU（Intersection over Union）算法的基础上进行改进的。IoU算法通过计算检测框之间的重叠程度来判断是否属于同一个目标，重叠程度越高，则越可能属于同一个目标。然而，IoU存在一个问题，就是对于某些长宽比较大的目标，IoU值较大的情况下，实际上这两个框很可能不是同一个目标。

Diou-nms算法在计算IoU时，考虑了两个框的中心点距离以及宽高比例对结果的影响。具体而言，Diou-nms首先计算两个框的IoU值，然后计算两个框的中心点之间的欧氏距离和宽高比例之差，将其加入到IoU值中进行修正。通过引入这两个额外的因素，Diou-nms能够更准确地判断两个框是否属于同一个目标。

在应用Diou-nms算法时，首先需要对目标检测框进行得分排序，然后选择得分最高的框作为基准框。接下来，对于剩余的框，计算其与基准框的Diou值，并与一定的阈值进行比较。如果Diou值超过阈值，则将该框移除，否则保留该框。这样就能够筛选出重叠较少的、最优的目标检测框。

总结来说，Diou-nms算法通过引入中心点距离和宽高比例的计算，对IoU值进行修正，从而提高了目标检测的准确性和鲁棒性。