Soft-NMS：传统的NMS是直接抑制掉重叠框中候选框中分数较低的框，而Soft-NMS通过修改分数的方式，将重叠的框的分数逐渐降低。 例如，重叠的框的分数会随着IoU值的增加而逐渐减 …

nms即非极大值抑制，在检测算法中用来去掉大量有重叠的检测框，保留下来质量最高的框。 nms的过程如下： 1 所有检测框按置信度从高到低排序 2 取当前置信度最高的框，然后删除和 …

Weighted NMS通常能够获得更高的Precision和Recall，以本人的使用情况来看，只要NMS阈值选取得当，Weighted NMS均能稳定提高AP与AR，无论是AP50还是AP75，也不论所使用的检 …

非极大值抑制，简称NMS，还是比较耗时间的。因为是一个迭代过程，难以并行化。但是和卷积处理这种极度耗时的计算相比，耗费时间又不是特别明显。所以，时间上的优化工作不多，大多 …

阅读了论文之后对DETR不需要NMS这个特点比较懵懂，有没有大佬可以解释一下为什么DETR不需要NMS也能学习到…

3.中兴ZXCLOUD NMS网络管理系统： 功能：用于管理中兴通信设备的网络管理系统。 特点：提供全面的网络管理功能，包括设备配置、性能监控、故障管理、安全管理等。 4.绿盟科技网络 …

torchvision中的nms是如何实现的？ _C = _lazy_import () return _C.nms (boxes, scores, iou_threshold) 不明白这两句话是什么意… 显示全部 关注者 2

Jun 5, 2020 · 一般来说好像 NMS 用得比较多，WBF 是这个作者新提出的方法，貌似比较适合组合多个模型的输出。 这个东西是最近在 Kaggle 的一个竞赛里面看到一个大佬在用，我没有实际 …

我解答一下，题中 f m ω m f_ {m}\omega_ {m} 其实是阻力产生的动量矩，题中说是粘度摩擦系数，容易混淆，以为要从Stocks方程考虑粘度系数解释，非也，同时也不是传统上的意义上的摩 …

对于 one-to-many label assignment + NMS 能否提升 DETR 系列模型，在 Group DETR 论文中就已经给出了回答（如下图）：相比于 DETR 系列使用的 one-to-one assignment，在 12 …