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但终究softnms提供了一个新的思路，并且在某些特定情况下可以改善效果，其思想值得学习。3SofterNMS论文《BoundingBoxRegressionwithUncertaintyforAccurateObjectDetection》，从名字中可以看出是基于boundingbox回归的方差来得到更加精确的
NMS算法一般是为了去掉模型预测后的多余框，其一般设有一个nms_threshold=0.5，具体的实现思路如下：.选取这类box中scores最大的哪一个，记为box_best，并保留它.计算box_best与其余的box的IOU.如果其IOU>0.5了，那么就舍弃这个box（由于可能这两个box表示同一目标...
大白在之前写过《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理，但Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO…
pytorchfasterrcnnsoftnmsfrcnn使用softnms方法一：pytorch复现版本的cpu版softnms（本方法可以跑通）0....，因为有的公式在前2篇出现过的会略过，就不太明白。ok进入正题~1FasterRCNN论文详解FasterRCNN网络就是：1)...
另外一篇极其类似的论文来自商汤CVPR19，FullyQuantizedNetworkforObjectDetection,方法基本和谷歌这篇类似，任务变成检测了，文中提到的一些注意点确实也是检测这个任务特有的，只是希望作者能学学谷歌吧，这种工程论文不开源其实…
码字不易，欢迎给个赞！欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)前言当我们谈起计算机视觉时，首先想到的…
CornerNet是一种one-stage检测方法，其框架如图1所示。.主干网采用了HourglassNetwork。.主干网后紧跟两个predictionmodules，其中一个检测top-leftcorners，另一个检测bottom-rightcorners，最后对两组corner进行筛选，组合，修正得到object的一对corners，从而定位object的box。.…
Kaggle实战目标检测奇技巧合集.本文来自52CV群友Spytensor参加Kaggle目标检测比赛的总结，作者是位数据竞赛爱好者，文章非常具有实战意义。.欢迎收藏～.国内的数据竞赛真的缺乏交流，还是喜欢kaggle的kernel和讨论区，真硬核！.这里分享一下我总结的一些...
adaptive-NMS保持着greedy-NMS和soft-NMS的效率,但多了一步目标密度的预测,本文设计了一个Density-subnet对目标密度进行回归预测。one-stage和two-stage的Density预测框架因为检测...
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