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目标检测领域NMS（非极大值抑制）的改进算法有哪些？ - 知乎
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值的增加而逐渐减少，而不是直接变为0。这样做可以让模型更加关注可靠的检测结果，避免错判。
目标检测领域NMS（非极大值抑制）的改进算法有哪些？ - 知乎
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，然后删除和这个框的iou高于阈值的框 3 重复第2步直到所有框处理完。 nms的效果如下：
如何看待One to many assign的新工作NMS Strikes Back . . . - 知乎
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-epoch training setting 下涨幅相当可观。
为什么DETR不需要NMS？ - 知乎
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…
请问深度学习yolov8测试验证的时候，参数conf和iou必须用默认值吗，可以自己调让指标升高点吗？ - 知乎
- `iou`参数用于控制非最大抑制（NMS）的重叠度阈值。在NMS过程中，当两个边界框之间的重叠度（即交并比）高于`iou`阈值时，较低置信度的边界框将被抑制。
转矩平衡方程中粘性摩擦系数与角速度的乘积是什么意思？ - 知乎
我解答一下，题中 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擦系数定义，注意 f_ {m} 是有单位的 \left ( Nms \right) ，再比如如下的例子:
DETR的object queries求通俗解释? - 知乎
detr的 object queries 类似 faster-rcnn 里面的rpn生成region proposals。 rpn最后是通过nms消除多余的region proposals；detr为了避免nms所以通过和encoder提取的全局信息进行匈牙利匹配消除多余的object queries。这是我问chatgpt后的答复还有关于object queries的初始化和数量问题
计算机视觉，目标检测领域针对有遮挡的问题，目前有什么比较好的解决方案？ - 知乎
优化NMS非极大值抑制算法优化非极大值抑制方法是指对原始的 greed-NMS方法进行改进，目前改进的主要方法有 Soft-NMS和DIOU-NMS来克服遮挡严重情况下识别效果较差的现象。