在本文中，我们将探索和比较非最大抑制 （NMS） 和加权框融合 （WBF） 以提高目标检测系统的性能。 非极大值抑制 (NMS) 是一种后处理技术，用于去除目标检测器生成的重叠框。 它常 …

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 …

2022年3月20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 …

2021年6月12日 · 在目标检测领域，加权框融合（Weighted Boxes Fusion, WBF）是一种用于提高多模型或多尺度预测一致性的技术。相比于传统的非极大值抑制（NMS），WBF 能够更好地 …

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 …

2021年3月12日 · NMS和soft-NMS都是直接排除边界框，而WBF是利用了所有的边界框。 他可以修正那些被所有模型都预测错误的例子。 NMS和soft-NMS处理后会剩下唯一一个错误边界 …

加权框融合（wbf）和非极大值抑制（nms）都是用于提高目标检测系统性能的技术。然而，它们的使用方式不同，并且具有不同的权衡。 nms 是一种后处理技术，用于删除目标检测器生成的 …

2024年8月8日 · 在本文中，我们将探索和比较非最大抑制 （NMS） 和加权框融合 （WBF） 以提高目标检测系统的性能。 非极大值抑制 (NMS) 是一种后处理技术，用于去除目标检测器生成 …

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）。 …

2021年9月6日 · Non-Maximum Weighted (NMW)和wbf有点类似，但是它的结果并没有改变box的confidence，而是使用IOU去作为boxes的权重，与NMS的思路差不多，将C最大的暂时作 …