非極大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)是在目標檢測中廣泛應用的一種方法:首先對每一個預測框給出一個分類和置信度,對每一類的框,按照置信度從小到大排序;然后選中置信度最大的框,依次和前面的同類框計算IOU,對于IOU大于閾值的框,就直接洗掉掉（也可以理解成將這些框的置信度設定為0）;反復進行這個程序,直到被選中的框的數量達到設定的數量,或者沒有剩下的框了.
NMS存在一個缺點,就是有可能把本來是一個好的預測框洗掉掉,如下圖所示,紅框的置信度高于綠框,而且和綠框的IOU也大于閾值,于是綠框就被洗掉了,但是紅框和綠框預測的是不同的目標,綠框不應該被洗掉,否則就會漏掉這個目標.
Soft-NMS是對NMS的改進,改進之處在于,對于IOU大于閾值的框,并不是直接將這些框的置信度設定為0,而是讓這些框的置信度變小（或者說衰減）,也就是說這些框仍然有機會被保留下來,從而避免了好框被洗掉的情況,提高了mAP.NMS和Soft-NMS的區別如下圖所示:
具體的,NMS對第i個框的置信度si按照下面的公式處理:
也就是如果小于閾值就保持不變,大于閾值就直接等于0.
而Soft-NMS對第i個框的置信度si按照下面的公式處理:
也就是小于閾值仍然保持不變,大于閾值就衰減.如si本來是0.80,IOU是0.50的話,就衰減為0.80×(1-0.50)=0.40.
實驗結果表明,Soft-NMS將mAP提高了1%~2%.
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