【深度学习】一文打尽目标检测NMS | 精度提升篇

本文作者：曲終人不散丶https://zhuanlan.zhihu.com/p/151914931众所周知，非极大值抑制NMS是目标检测常用的后处理算法，用于剔除冗余检测框，本文将对可以提升精度的各种NMS方法及其变体进行阶段性总结。总体概要：对NMS进行分类，大致可分为以下六种，这里是依据它们在各自论文中的核心论点进行分类，这些算法可以同时属于多种类别。分类优先：传统NMS，Soft-NMS (ICCV 2017)定位优先：IoU-Guided NMS (ECCV 2018)加权平均：Weighted NMS (ICME Workshop 2017)方差加权平均：Softer-NMS (CVPR 2019)自适应阈值：Adaptive NMS (CVPR 2019)+中心点距离：DIoU-NMS (AAAI 2020)分类优先传统NMS有多个名称，据不完全统计可以被称为：Traditional / Original / Standard / Greedy NMS，为统一起见，下称Traditional NMS。Traditional NMS算法是最为经典的版本，伪代码如下：作为最为人所知晓的版本，Traditional NMS不仅有CPU ………………………………