softnms原理

softnms原理

Soft-NMS是一种针对目标检测中非极大值抑制（Non-Maximum

Suppression，NMS）的改进方法。传统的NMS算法会根据预设的阈值来筛选出得分最高的目标框，并将与其重叠度过高的其他框进行抑制。然而，这种方法可能会导致某些真实目标框被错误地抑制，从而降低了检测精度。

Soft-NMS通过引入软性抑制机制来解决这个问题。具体而言，它不是像传统NMS那样直接将与得分最高框重叠度过高的其他框进行抑制，而是通过将这些框的得分逐渐降低来达到抑制效果。具体步骤如下：

1. 对所有检测到的目标框按照得分从高到低排序。

2. 选择得分最高的目标框，并将其余所有与它重叠度过高的目标框进行计算相似度。

3. 根据相似度计算公式，对于每个与当前目标框重叠度过高的目标框，逐渐降低其得分。

4. 重复步骤2和3，直到所有目标框都被处理完毕。

其中相似度计算公式为：

$$S_i=begin{cases}

e^{frac{-d_i^2}{sigma}},& d_i>0

1,& d_ileq 0

end{cases}$$

其中，$d_i$表示当前目标框与第$i$个重叠度过高的目标框之间的距离，$sigma$为一个超参数，用于控制相似度函数的形状。当$d_ileq 0$时，相似度为1，表示不需要进行抑制。

通过这种方式，Soft-NMS可以将与得分最高框重叠度过高的其他框逐渐降低得分，并最终排除掉一些虚假框。这样可以有效地提高检测精度。

总之，Soft-NMS是一种改进的NMS算法，通过引入软性抑制机制来避免传统NMS可能出现的误判问题。它通过逐渐降低与得分最高框重叠度过高的其他框的得分来达到抑制效果，并在计算相似度时引入超参数$sigma$来控制相似度函数的形状。