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本文将简要分析NMS和SoftNMS，并介绍CVPR2021论文中提出的新方法：Weightedboxesfusion(WBF)。(注：方法有些复杂，不想懂的读者可直接阅读使用方法部分)（有部分读者反映这方法早就有了，但实际上论文是2021年2月的。
PreciseRoIPooling.这个方法来自论文AcquisitionofLocalizationCondenceforAccurateObjectDetection，这里我也简单说一下这个论文的思想，首先，通过看softNMS以及NMS的各种变形，可以看到，他们都是利用类别的得分作为筛选的基础。.但是存在那种明明和gt贴合的很好的...
大白在之前写过《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理，但Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO…
前言非极大值抑制算法（Non-maximumsuppression,NMS）是有anchor系列目标检测的标配，如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层，例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。当然NMS在目前
【论文推荐】最新九篇目标检测相关论文—常识性知识转移、尺度不敏感、多尺度位置感知、渐进式域适应、时间感知特征图、人机合作【导读】专知内容组整理了最近七篇目标检测（ObjectDetection）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看!1.Single-Shot
参考自然语言处理中的注意力机制，论文提出了用于目标检测的自适应注意力机制--目标关系模块(objectrelationmodule)，学习目标间的关系来增强特征以及去除重复结果。.检测目标有2D空间分布和不同的长宽比，比文本的场景要复杂些，所以论文拓展了NLP的...
在各网络中的效果对比，分别对比2fc+SoftNMS、2fc+RM+SoftNMS和2fc+RM+e2e的效果。Conclusion论文基于NLP的注意力机制提出了目标关系模块，通过与其它目标的比对增强当前目标的特征，而且还可以代替NMS进行端到端的重复结果去除，思想十分新颖，效果也不错。
本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper，来自华科和地平线，文章提出了MaskScoringR-CNN的框架是对MaskR-CNN的改进，简单地来说就是给MaskR-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数。
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