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 …
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…
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 …
yolo缺陷检测对于高像素图片是怎么处理的？比如输5000*5000以 …
Jul 24, 2025 · yolo 可以进行高分辨率图像的缺陷检测，默认输入分辨率为640，也可以输入1280，其他分辨率就得需要手动改结构了。不只是yolo，其他的 目标检测算法 也是一样，分 …
目标检测领域NMS（非极大值抑制）的阈值选取有什么方法吗？
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 …
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 …
- `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。
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 …
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 ω m 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 …
yolov5源码中的merge-nms怎么替换成其他类型？ - 知乎
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 …
目标检测的非极大值抑制耗费时间长吗?有没有更快速的替代品?
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 …