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基于DIou改进的YOLOv3目标检测

，而GIoU损失几乎退化为IoU损失； DIoU还可以替换普通的IoU评价策略，应用于NMS中，使得NMS得到的结果更加合理和有效。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。...Discussion on DIoU-NMS DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除最后作者进行了比较实验，原NMS和DIoU-NMS分别移植到了yolov3和ssd模型，同时使用CIou loss...在阈值的范围内比较了原始NMS和DIoU-NMS [0.43,0.48]。从图9中可以看出，对于每个阈值，DIoU-NMS都优于原始NMS。...此外，值得注意的是，即使是最糟糕的DIoU-NMS也是要优于最优的原始NMS。

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一文打尽目标检测NMS | 精度提升篇

基于该观点，研究者使用所提出的DIoU替代IoU作为NMS的评判准则，公式如下： ? DIoU的定义为 ? DIoU=IoU-d²/c² image.png ?...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-NMS也通常能够表现更好。...Traditional NMS会不会有反超DIoU-NMS的情况？当然我个人比较认同DIoU-NMS更优的范围会大一些，也就是NMS阈值不必精调也可放心使用DIoU-NMS。

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YOLOv3 提升 5.91 mAP，IoU在目标检测中的正确打开方式

论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。...因此，可以使用DIoU作为NMS的标准，不仅考虑重叠区域，还考虑了中心点距离 ? 其中是分类置信度，为NMS阈值，为最高置信度的框。...如图8所示，DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除 ? 为了进一步验证DIoU-NMS的效果，进行了对比实验。...如图9所示，DIoU-NMS的整体性能都比原生的NMS效果要好 Conclusion ---- 论文提出了两种新的IoU-based损失函数，DIoU loss和CIoU loss：DIoU loss...另外论文提出DIoU-NMS来代替原生的NMS，充分地利用IoU的特性进行优化，从实验结果来看，效果也是很好的。 ----

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新算法 | 基于DIou改进的YOLOv3目标检测

，而GIoU损失几乎退化为IoU损失； DIoU还可以替换普通的IoU评价策略，应用于NMS中，使得NMS得到的结果更加合理和有效。...为NMS阈值， ? 为最高置信度的框。DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。 ? 实验结果 ?...Discussion on DIoU-NMS ? DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除 ?...最后作者进行了比较实验，原NMS和DIoU-NMS分别移植到了yolov3和ssd模型，同时使用CIou loss。在阈值的范围内比较了原始NMS和DIoU-NMS ? [0.43,0.48]。...从图9中可以看出，对于每个阈值，DIoU-NMS都优于原始NMS。此外，值得注意的是，即使是最糟糕的DIoU-NMS也是要优于最优的原始NMS。 ?

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AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。...如图1所示，DIoU收敛速度和效果都很好，而且DIoU能够用于NMS的计算中，不仅考虑了重叠区域，还考虑了中心点距离。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中 Experimental Results *** YOLO v3 on...[1240] 如图8所示，DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除 [1240] 为了进一步验证DIoU-NMS的效果，进行了对比实验。...如图9所示，DIoU-NMS的整体性能都比原生的NMS效果要好 Conclusion *** 论文提出了两种新的IoU-based损失函数，DIoU loss和CIoU loss：DIoU loss

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AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

CIoU loss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。...4、Discussion on DIoU-NMS 图 7 如图7所示，DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除。图 8 为了进一步验证DIoU-NMS的效果，进行了对比实验。...如图8所示，DIoU-NMS的整体性能都比原生的NMS效果要好。...另外论文提出DIoU-NMS来代替原生的NMS，充分地利用IoU的特性进行优化，从实验结果来看，效果也是很好的。

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详解NMS和soft-nms算法

详解NMS和soft-nms算法在目标检测中，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种常用的技术，用于在多个候选目标框中选择最佳的目标框。...为了解决NMS算法的一些问题，研究人员提出了soft-nms算法，对NMS进行改进和扩展。...算法soft-nms算法在NMS的基础上进行改进，引入递减置信度的惩罚因子。...算法进行行人检测结果的筛选nms_results = nms(detections, iou_threshold=0.5)print("NMS算法结果：")for result in nms_results...最终输出了经过NMS和soft-nms算法筛选后的结果。soft-nms算法是一种用于目标检测中非最大值抑制（Non-maximum Suppression，NMS）的改进方法。

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目标检测通用trick

推断策略 3.1NMS（非极大值抑制）同一个物体可能有好几个框，我们的目标是一个物体只须保留一个最优的框：于是我们就要用到非极大值抑制，来抑制那些冗余的框：抑制的过程是一个迭代-遍历-消除的过程。...3.2 soft NMS 不要粗鲁地删除所有IOU大于阈值的框，而是降低其置信度 3.3 DIoUNMS 在nms过程中采用DIoU的计算方式替换了IoU，由于DIoU的计算考虑到了两框中心点位置的信息...，故使用DIoU进行评判的nms效果更符合实际，效果更优。...3.3 DIoUNMS 在nms过程中采用DIoU的计算方式替换了IoU，由于DIoU的计算考虑到了两框中心点位置的信息，故使用DIoU进行评判的nms效果更符合实际，效果更优。 ?

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收藏！攻克目标检测难点秘籍二，非极大值抑制与回归损失优化之路

作者提出了DIoU和CIoU损失，提高了目标检测的精度。...通过上述的改进，DIoU既保留了GIoU的一些保留特性，同时其又带来了几个优势： 1. DIoU能直接优化预测框和真实框的距离，比GIoU更快。 2....DIoU缓解了GIoU在预测框和真实框在水平或者竖直情况下|C-AUB|接近于0的问题。作者在文中还提到了对NMS进行改进，提出将中心距离也作为其中的一个变量来选择最好的预测框。 ?...DIoU主要特点与GIoU loss类似，DIoU loss在与目标框不重叠时，仍然可以为边界框提供移动方向。...DIoU还可以替换普通的IoU评价策略，应用于NMS中，使得NMS得到的结果更加合理和有效。 2.4 CIOU 论文作者在提出了DIoU的基础上，回答了一个问题，即一个好的回归框损失应该考虑哪几个点？

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YOLOv5学习总结（持续更新）「建议收藏」

Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构，输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。...DIoU还可以替换普通的IoU评价策略，应用于NMS中，使得NMS得到的结果更加合理和有效。...所以Yolov4在DIOU_Loss的基础上采用DIOU_nms的方式，而Yolov5中采用加权nms的方式。...不同的nms，会有不同的效果，采用了DIOU_nms的方式，在同样的参数情况下，将nms中IOU修改成DIOU_nms。对于一些遮挡重叠的目标，确实会有一些改进。...比如下面黄色箭头部分，原本两个人重叠的部分，在参数和普通的IOU_nms一致的情况下，修改成DIOU_nms，可以将两个目标检出。

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Yolo发展史(v4v5的创新点汇总！)

soft NMS DIOU NMS（在soft NMS的基础上将重心距离的信息添加到删选BBOx的过程中） YOLOv4网络结构图片引自：江大白 ?...Bag of Specials (BoS) for detector: Mish activation SPP-block SAM-block PAN path-aggregation block DIoU-NMS...因为DIOU在计算loss的时候，需要考虑边界框中心点的位置信息，所以一些重叠物体也可以回归出来。因此在重叠目标的检测中，DIOU_nms的效果优于传统的nms。...CIOU Loss的性能要比DIOU Loss好，那为什么不用CIOU_nms，而用DIOU_nms?...所以Yolov4在DIOU_Loss的基础上采用DIOU_nms的方式，而Yolov5中采用加权nms的方式。采用DIOU_nms，对于遮挡问题，检出效果有所提升。

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YOLO V4论文解读

5、post-processing method: 1、Nms: c*p 2、soft-nms:解决对象的遮挡问题 3、DIoU nms:将中心点分布信息添加到BBox筛选过程中 YOLOv4 - use...: 1、Mish activation 2、CSP 3、MiWRC（简单的理解就是残差连接） 4、SPP-block. 5、SAM 6、PAN 7、DIoU-NMS 五、Selection of architecture...Diou:加入了两个框的中心点位置的约束，c是对角线的长度，分子是两个中心点的平方 ? Ciou:是在Diou的基础上乘上了α*v，效果有时候和Diou差不多 ? ?...5、 DIou-soft NMS ?...DIoU-NMS 不仅考虑了检测区域的重叠，而且还考虑了检测区域间的中心点距离。 ? 6、 CmBN ? ?

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YOLOAir：集成多种YOLO改进模块，面向小白科研的YOLO检测代码库

该项目包含大量的改进方式，改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失函数、多种 NMS、Loss 损失函数、自注意力机制系列、数据增强部分、激活函数等部分，更多内容可以关注...attention BAM Attention GAM attention ECA Attention Shuffle Attention DANet Attention 持续更新中支持更多损失函数内置CIoU、DIoU...、GIoU、EIoU、SIoU、alpha IOU 等损失函数，持续更新支持更多 NMS 内置NMS、Merge-NMS、DIoU-NMS、Soft-NMS、CIoU-NMS、DIoU-NMS、GIoU-NMS...、EIoU-NMS、SIoU-NMS、Soft-SIoUNMS、Soft-CIoUNMS、Soft-DIoUNMS、Soft-EIoUNMS、Soft-GIoUNMS 等持续更新中支持更多数据增强 Mosaic

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YOLOAir，一个基于 PyTorch 的 YOLO 工具箱...

该项目包含大量的改进方式，并能降低改进难度，改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失函数、多种 NMS、Loss 损失函数、自注意力机制系列、数据增强部分、激活函数等部分...attention BAM Attention GAM attention ECA Attention Shuffle Attention DANet Attention 持续更新中支持更多损失函数 CIoU、DIoU...、GIoU、EIoU、SIoU、alpha IOU 等损失函数支持更多 NMS NMS、Merge-NMS、DIoU-NMS、Soft-NMS、CIoU-NMS、DIoU-NMS、GIoU-NMS、EIoU-NMS...、SIoU-NMS、Soft-SIoUNMS、Soft-CIoUNMS、Soft-DIoUNMS、Soft-EIoUNMS、Soft-GIoUNMS 等持续更新中支持更多数据增强 Mosaic、Copy

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计算IOU和NMS

boxb.y2 - boxb.y1) area_u = area_a + area_b - area_i return float(area_i) / float(area_u) def NMS...(box_lists, k): box_lists = sorted(box_lists, key=lambda x: x.score, reverse=True) NMS_lists...NMS_lists box1 = Bounding_box(13, 22, 268, 367, 0.124648176) box2 = Bounding_box(18, 27, 294, 400,...0.35818103) box3 = Bounding_box(234, 123, 466, 678, 0.13638769) box_lists = [box1, box2, box3] NMS_list...= NMS(box_lists, 2) print(NMS_list) print(NMS_list[0].x1) def compute_iou_numpy(box1, box2, wh=False

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集成多种YOLO改进点，面向小白科研的YOLO检测代码库YOLOAir

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手撕非极大值抑制算法NMS与soft-NMS

Hard-NMS，我们通常所说的NMS就是指Hard-NMS，还有另外一种NMS叫做Soft-NMS，是Hard-NMS的变体，两者的代码几乎相同，只需要改动一个地方。...Hard-NMS Hard-NMS就是我们传统意义上的NMS，也是最常用的NMS算法。...Soft-NMS NMS是最常用的目标检测后处理算法，但是NMS对于密集目标的检测就有小问题了，因为NMS是对其他box的iou与当前最大confidence的box的iou进行比较，如果大于一定的阈值...也就是说，如果目标比较密集的话，这个时候就需要Soft-nms了：那Soft-NMS和NMS的区别就在于改动了一个地方，在判断当前最高confidence的box和其余box的IOU的时候加了一个系数...与Soft-NMS的区别不大，Soft-NMS对于Hard-NMS也没有特别多的计算量，所以在实际中，我们尽量使用Soft-NMS就好。

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YOLOAir：集成多种YOLO改进模块，面向小白科研的YOLO检测代码库

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知识精讲 | Yolov3和Yolov4核心内容、代码梳理

变为DIOU_nms 总体来说，Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了改进优化，下面丢上作者的算法对比图。...（2）DIOU_nms Nms主要用于预测框的筛选，常用的目标检测算法中，一般采用普通的nms的方式，Yolov4则借鉴上面D/CIOU loss的论文： https://arxiv.org/pdf/1911.08287...因此在重叠目标的检测中，DIOU_nms的效果优于传统的nms。...注意：有读者会有疑问，这里为什么不用CIOU_nms，而用DIOU_nms答：因为前面讲到的CIOU_loss，是在DIOU_loss的基础上，添加的影响因子，包含groundtruth标注框的信息，在训练时用于回归...但在测试过程中，并没有groundtruth的信息，不用考虑影响因子，因此直接用DIOU_nms即可。

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论文阅读: Soft-NMS

Introduction 传统的NMS (Non-Maximum Supression)去重过程如下： ?...Innovation 针对传统的NMS计算公式： ? Bharat Singh等人提出了soft版的NMS： ?...Result 作者的实验显示，在相同召回率的情况下，不论阈值取0.6、0.7还是0.8，Soft-NMS的accuracy都要稍高过传统NMS一丢丢： ?...作者找了一些higly-overlap objects的场景图来验证Soft-NMS的优越性： ?...其实可以叫做“Overlap-NMS”。

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基于DIou改进的YOLOv3目标检测

一文打尽目标检测NMS | 精度提升篇

YOLOv3 提升 5.91 mAP，IoU在目标检测中的正确打开方式

新算法 | 基于DIou改进的YOLOv3目标检测

AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

详解NMS和soft-nms算法

目标检测通用trick

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YOLO V4论文解读

YOLOAir：集成多种YOLO改进模块，面向小白科研的YOLO检测代码库

YOLOAir，一个基于 PyTorch 的 YOLO 工具箱...

计算IOU和NMS

集成多种YOLO改进点，面向小白科研的YOLO检测代码库YOLOAir

手撕非极大值抑制算法NMS与soft-NMS

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知识精讲 | Yolov3和Yolov4核心内容、代码梳理

论文阅读: Soft-NMS

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