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 …

3.中兴ZXCLOUD NMS网络管理系统： 功能：用于管理中兴通信设备的网络管理系统。 特点：提供全面的网络管理功能，包括设备配置、性能监控、故障管理、安全管理等。 4.绿盟科技网络流量分析系 …

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…

Weighted NMS通常能够获得更高的Precision和Recall，以本人的使用情况来看，只要NMS阈值选取得当，Weighted NMS均能稳定提高AP与AR，无论是AP50还是AP75，也不论所使用的检测模型是什么。

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 …

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 …

torchvision中的nms是如何实现的？ _C = _lazy_import () return _C.nms (boxes, scores, iou_threshold) 不明白这两句话是什么意… 显示全部 关注者 2

非极大值抑制，简称NMS，还是比较耗时间的。因为是一个迭代过程，难以并行化。但是和卷积处理这种极度耗时的计算相比，耗费时间又不是特别明显。所以，时间上的优化工作不多，大多是性能上的优 …

NMS主要就是通过迭代的形式，不断的以最大得分的框去与其他框做IoU操作，并过滤那些IoU较大（即交集较大）的框。 NMS缺点：1、NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零 (即将 …

Mar 22, 2025 · 由于OPenPCDet的架构经过了层层封装，难以理解模型训练原理，在找寻源代码进行改进的时候也找不到位置。本文从openPCDet给出的训练代码倒推pointpillar的训练原理。该架构将数据 …