《YOLOV4&5原理與源代碼解析之一：數據增強》
項目中使用YOLO系列已經大半年，是時候總結下原理了。 事實上YOLO3已經是成熟可靠的目標檢測框架，具有很好的商業價值；而YOLO4&5是將近年來DL領域一些創新、可靠、有效的tricks加進去，進一步提升了YOLO的效果，江湖傳言曰：嫁衣神功 ...
原文：《YOLOV4&5原理與源代碼解析之四：DIoU-NMS》
一 Soft NMS 先回顧下傳統NMS，如下算法流程圖：假如檢測馬，首先檢測到置信度最大的紅色框，然后遍歷紅色框附近的框並計算IOU，IOU大的框都刪掉。 因為IOU大，表示高度重疊，所以刪除。至於SOFT NMS，由於NMS過於絕對，例如下圖，綠框和紅框重疊大多，綠框很可能被刪除，這樣會漏檢 而soft NMS不會刪除綠框，他會給綠色框降分，如圖從 . 下降至 . 。 二 DIOU NMS 注 ...
2021-02-25 22:22 0 923 推薦指數：
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DIoU-NMS
和原始的NMS不同,DIoU-NMS不僅考慮了IoU的值,還考慮了兩個Box中心點之間的距離,使用了新的公式決定一個Box是否被刪除: 其中,RDIoU是兩個Box中心點之間的距離,用下面的公式表示: 其中p(.)是距離,b和bgt表示兩個box,c是包含兩個box的最小box的對角線 ...
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