2022年3月20日 · 本文根据2021年《Weighted boxes fusion: Ensembling boxes from different object detection models》翻译总结的。 NMS 、soft-NMS的方法是去除一些预测的物体box，而WBF (Weighted boxes fusion)是利用的所有box的信息进行融合。 不过WBF在融合多个 模型 的结果上效果好于NMS、 soft-NMS，但如果只是处理单个模型，其效果没有NMS、soft-NMS的好，是因为NMS、soft-NMS在处理很多低可信度的box过滤上效果好吧。 此外WBF的运行速度慢 …

2021年6月12日 · 加权框融合（Weighted Box Fusion，WBF）是一种目标检测算法中的后处理技术，用于将多个模型的检测结果进行融合，提高检测精度。在YOLOv5中，WBF被用于将多个检测模型的结果进行融合，从而得到更准确的目标检测结果...

2021年3月12日 · 主要介绍这种新颖的边界框融合方法：wbf。假设使用n个不同模型对相同的图片进行边界框预测，或者说是对于相同的模型，对于相同的图片和增强后的图片预测量了n次（类似于tta）。 然后算法如下操作：

wbf 是收录于 cvpr2021 中关于目标检测后处理的相关工作，通过集成多个目标检测模型从而达到更精确的结果。作者提出了一种加权检测框融合的方式，利用所有检测框的置信度来构造最终的预测框，并在当时取得了sota的效果。

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本文将简要分析NMS和Soft NMS，并介绍CVPR2021论文中提出的新方法： Weighted boxes fusion (WBF)。 (注：方法有些复杂，不想懂的读者可直接阅读使用方法部分) （有部分读者反映这方法早就有了，但实际上论文是2021年2月的。

Hans – Hung win the WBF World Tour Final. The winners: Sartaj Hans and Andy Hung, with Ben Thompson and Eric Laurant Sartaj Hans and Andy Hung of Australia won the WBF World Tour[...] read more

2021年3月14日 · 这个方法称为 weighted boxes fusion，简称 WBF。在筛选预测框的过程中，常用的方法是非极大值抑制（non-maximum, NMS），还有一种 soft-NMS 方法也被用于改进筛选性能。这些方法在单个模型上效果不错，但只能简单地从预测框中，“筛选” 框框。

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