不能用 大多数的目标检测算法是不能用NMS的，因为在训练过程中，往往是尽可能的增加正样本的数量，如果使用NMS就会删除很大一部分同类别且iou较大的正样本，对于网络的训练是不利的； 2. 48]。 可以看到DIoU-NMS在每个阈值上都优于Traditional NMS，此外还值得一提的是，即便是性能最差的DIoU-NMS也比性能最好的Traditional NMS相当或更优，说明即便不仔细调整NMS阈值，DIoU 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… 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，大多是性能上的优化，就是改造的NMS更准确但更耗时了。 NMS就是一个检测结果的后处理环节，对冗余的检测框进行 torchvision中的nms是如何实现的？ - 知乎 目标检测 深度学习（Deep Learning） 物体检测 为什么我调用yolov8中的nms毫无效果? [图片] 根据官网我找到了其阈值的设置 [图片] 随后据此在终端中输入yolo task=detect mode=predict model=runs… 显示全部 关注者 2 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 (即将重叠部分大于重叠阈值Nt的检测框移除)。 在这种情况下，如果一个真实物体在重叠区域出现，则将导致对该物体的检测失败并降低了算法的平均检测率。 个人认为这个要视具体情况而定。 1. 可以用 对于一些特殊的网络训练策略是可以的，如OHEM，在线困难样本 . 可以用 对于一些特殊的网络训练策略是可以的，如OHEM，在线困难样本 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。 nms有没有问题呢？ 1 首先所有框是按分类置信度得分排序，分类置信度是分类分支的结果和定位的分支是两个不同的网络，分类置信度高的检测框不一定就是最准确的框置。 2 如果两个物体靠的比较近，他们的iou会比阈值高，这样会导致误过滤。 针对这个问题有几个改进想法，如cvpr2017的soft-nms 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。 研究者进一步比较了Traditional NMS和DIoU-NMS的性能，在YOLOv3和SSD上，选取NMS阈值为 [0. 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。 nms有没有问题呢？ 1 首先所有框是按分类置信度得分排序，分类置信度是分类分支的结果和定位的分支是两个不同的网络，分类置信度高的检测框不一定就是最准确的框置。 2 如果两个物体靠的比较近，他们的iou会比阈值高，这样会导致误过滤。 针对这个问题有几个改进想法，如cvpr2017的soft-nms 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。 研究者进一步比较了Traditional NMS和DIoU-NMS的性能，在YOLOv3和SSD上，选取NMS阈值为 [0. 43,0.

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