Soft-NMS：传统的NMS是直接抑制掉重叠框中候选框中分数较低的框，而Soft-NMS通过修改分数的方式，将重叠的框的分数逐渐降低。 例如，重叠的框的分数会随着IoU值的增加而逐渐减少，而不是直接变为0。 这样做可以让模型更加关注可靠的检测结果，避免错判。
nms有没有问题呢？ 1 首先所有框是按分类置信度得分排序，分类置信度是分类分支的结果和定位的分支是两个不同的网络，分类置信度高的检测框不一定就是最准确的框置。 2 如果两个物体靠的比较近，他们的iou会比阈值高，这样会导致误过滤。 针对这个问题有几个改进想法，如cvpr2017的soft-nms ...
对于 one-to-many label assignment + NMS 能否提升 DETR 系列模型，在 Group DETR 论文中就已经给出了回答（如下图）：相比于 DETR 系列使用的 one-to-one assignment，在 12-epoch training setting 下涨幅相当可观。
研究者进一步比较了Traditional NMS和DIoU-NMS的性能，在YOLOv3和SSD上，选取NMS阈值为 [0.43,0.48]。 可以看到DIoU-NMS在每个阈值上都优于Traditional NMS，此外还值得一提的是，即便是性能最差的DIoU-NMS也比性能最好的Traditional NMS相当或更优，说明即便不仔细调整NMS阈值，DIoU ...
阅读了论文之后对DETR不需要NMS这个特点比较懵懂，有没有大佬可以解释一下为什么DETR不需要NMS也能学习到…
非极大值抑制，简称NMS，还是比较耗时间的。因为是一个迭代过程，难以并行化。但是和卷积处理这种极度耗时的计算相比，耗费时间又不是特别明显。所以，时间上的优化工作不多，大多是性能上的优化，就是改造的NMS更准确但更耗时了。 NMS就是一个检测结果的后处理环节，对冗余的检测框进行 ...
_C = _lazy_import() return _C.nms(boxes, scores, iou_threshold)不明白这两句话是什么意思，没有没…
There is something timeless about reading. With Nms Quarantine Explorers, knowledge and imagination meet in a space where curiosity knows no boundaries.
In a digital age filled with distractions, finding trusted information is rare. Nms Quarantine Explorers is more than an eBook; its a bridge to understanding and discovery.
Every page of Nms Quarantine Explorers carries a spark of thought and experience. It invites reflection and intentional reading.
To make that vision real, weve built a system that makes discovering Nms Quarantine Explorers as natural as turning a page. You can read online instantly or download a free PDF for offline use.