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。 它常用于计算机视觉中的目标检测任务，例如人脸检测、目标跟踪以及图像和视频中的目标检测。 NMS 背后的基本思想是选择置信度得分最高的框，然后删除与其显著重叠的其他框。 重复此过程，直到考虑了所有框。 这有助于减少目标检测中的误报数量，因为目标检测器通常会生成对同一目标 …

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。

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。

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 能够更好地处理来自不同模型或同一模型的不同尺度下的冗余边界框...

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。 论文链接： 《Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models》 源码链接： github.com/ZFTurbo/Weig. 目标检测模型常采用 NMS 和 Soft-NMS，这种方式对于单个模型的预测结果有效，但本质上都是从模型的预测框中筛选最终 …

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框，而WBF会直接将这些错误边界框进行融合。

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重叠边界框。

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的重叠框。 它常用于计算机视觉中的目标检测任务，例如人脸检测、目标跟踪以及图像和视频中的目标检测。 NMS 背后的基本思想是选择置信度得分最高的框，然后删除与其显著重叠的其他框。 重复此过程，直到考虑了所有框。 这有助于减少目标检测中的误报数量，因为目标检测器通常会 …

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）。 将每个模型的每个预测边界框加入到一个单独的列表 B \mathbf B B 中，按照置信度 C \mathbf C C 进行递减排序。 分别为边界框簇和融合后的边界框分别声明空列表 L \mathbf L L 和 F \mathbf F F。 列表 L \mathbf L L 中的每个位置，可以包含一个边界框或者一个边界框集合，形成一个簇。 …

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最大的暂时作为gt，然后将融合后的box作为gt和后面的比，迭代了属于是，多的不表了。 对ensemble model效果明显好于NMS、SoftNMS。 COCO. Open Image. 在single model下使用Retinanet（Res152）反而不如直接使用NMS。 作者对此给出的解释是单个模型可能会给出过多错误的预测框导致WBF之后 …