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· detr的 object queries 类似 faster-rcnn 里面的rpn生成region proposals。 rpn最后是通过 nms 消除多余的region proposals；detr为了避免nms所以通过和encoder提取的全局信息进行 匈牙利匹 … 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 … 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，然后删除和这个框的iou高于阈值的 … 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擦系数定义，注意 … 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 … 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，也不论所使用的检测模型是什么。 Detr是用transformer进行目标检测的开山之作。detr去除了 nms 后处理，不需要anchor 等先验知识的约束，… · 1、 faster rcnn 在proposal提出阶段使用nms，目的是希望把预测同一块区域的相互重叠比较严重的的proposal去除掉，只留下 置信度 较高的proposal；在test阶段，对预测的box使用nms，同样 …
