【文件属性】：
文件名称：Confluence:目标检测中非最大值抑制的鲁棒非IoU替代方案
文件大小：16.52MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-26 09:14:56
Python
Confluence: A Robust Non-IoU Alternative to Non-Maxima Suppression in Object Detection
1. 介绍
用以替代 NMS，在所有 bbox 中挑选出最优的集合。 NMS 仅考虑了 bbox 的得分，然后根据 IOU 来去除重叠的 bbox。而 Confluence 则是利用曼哈顿距离作为 bbox 之间的重合度，并根据置信度加权的曼哈顿距离还作为最优 bbox 的选择依据。
2. 算法原理
2.1 曼哈顿距离
两点的曼哈顿距离就是坐标值插的 L1 范数：
推广到两个 bbox 对的哈曼顿距离则为：
该算法便是以曼哈顿距离作为两个 bbox 的重合度，曼哈顿距离小于一定值的的 bbox 则被认为是一个 cluster。
2.2 归一化
因为 bbox 有个各样的 size 和 position，所以直接计算曼哈
【文件预览】：
Confluence-master
----confluence.py(8KB)
----data()
--------prediction.txt(1KB)
--------test.png(16.08MB)
----README.md(5KB)
----imges()
--------5.png(3KB)
--------1.png(207KB)
--------6.png(100KB)
--------2.png(4KB)
--------7.png(113KB)
--------4.png(13KB)
--------3.png(4KB)