soft-nms公式解释

soft-nms公式解释
Soft-NMS，也称为软非极大值抑制，是一种用于减少重叠边界框数量的算法，常用于目标检测任务中。

Soft-NMS的主要想法是在进行非极大值抑制时，通过减小重叠边界框的得分来抑制它们的贡献，而不是直接舍弃掉一些重叠边界框。

这样可以保留一些质量较高的边界框，并减少冗余的边界框的数量。

Soft-NMS算法的具体计算过程如下：
1. 接收一组边界框及其得分。

2. 按照得分从高到低对边界框进行排序。

3. 初始化一个称为”贡献度”的权重数组，与边界框数量相等，初始时都为1。

4. 依次对每个边界框执行以下步骤：
a. 计算当前边界框与之后所有具有更高得分的边界框的IoU （重叠像素比）。

b. 对于与当前边界框的IoU大于给定阈值的边界框，将它们的贡献度乘以一个衰减系数，以减小它们的得分。

5. 按照最终得分对边界框再次进行排序。

Soft-NMS的一个优点是它能够更好地抑制重叠边界框，减少冗余的检测结果。

它可以取代传统的非极大值抑制方法，如基于阈值的方法和基于面积的方法。

此外，Soft-NMS可以根据具体任务调整阈值和衰减系数，从而灵活地适应不同的应用场景。