NMS

Soft NMS

论文《Improving Object Detection With One Line of Code》
源码

1、Soft-NMS原理及实现

1.动机

非最大抑制（Non-maximum suppression, NMS）是物体检测流程中重要的组成部分（如下图划线部分）。NMS算法首先按照得分从高到低对建议框进行排序，然后分数最高的检测框M被选中，其他框与被选中建议框有明显重叠的框被抑制。该过程被不断递归的应用于其余检测框。根据算法的设计，如果一个物体处于预设的重叠阈值之内，可能会导致检测不到该待检测物体。即当两个目标框接近时，分数更低的框就会因为与之重叠面积过大而被删掉。

2.Soft-NMS的优势

它仅需要对传统的NMS算法进行简单的改动且不增额外的参数。该Soft-NMS算法在标准数据集PASCAL VOC2007（较R-FCN和Faster-RCNN提升1.7%）和MS-COCO（较R-FCN提升1.3%，较Faster-RCNN提升1.1%）上均有提升。
Soft-NMS具有与传统NMS相同的算法复杂度，使用高效。
Soft-NMS不需要额外的训练，并易于实现，它可以轻松的被集成到任何物体检测流程中。

3.Soft-NMS原理

见下图伪代码，整个改进只需要使用绿色虚线表示的Soft-NMS替换红色虚线表示的NMS。
B集合是检测到的所有建议框，S集合是各个建议框得分（分数是指建议框包含物体的可能性大小），Nt是指手动设置的阈值。M为当前得分最高框，bi 为待处理框。

综上，soft-nms的核心就是降低置信度。

案例：

比如一张人脸上有3个重叠的bounding box, 置信度分别为0.9, 0.7, 0.85 。选择得分最高的建议框，经过第一次处理过后，得分变成了0.9, 065, 0.55（此时将得分最高的保存在D中）。这时候再选择第二个bounding box作为得分最高的，处理后置信度分别为0.65, 0.45（这时候3个框也都还在），最后选择第三个，处理后得分不改变。最终经过soft-nms抑制后的三个框的置信度分别为0.9, 0.65, 0.45。最后设置阈值，将得分si小于阈值的去掉。

缺点：但是，这里也有一个问题就是置信度的阈值如何选择，作者在这里依然使用手工设置的值，依然存在很大的局限性，所以该算法依然存在改进的空间。

4、f(iou(M,bi))权重函数的形式

原来的NMS可以描述如下：将IoU大于阈值的窗口的得分全部置为0。

Soft-NMS的改进有两种形式，一种是线性加权的：