目标检测算法之NMS后处理相关

旧城等待， 2023-06-17 13:58 36阅读 0赞

# 前言 #

昨天盘点了一下目标检测算法的常见数据集还有评判标准，但目标检测过程还有一个后处理算法的重要性确常被忽略，今天我们就来盘点一下目标检测算法中的NMS相关知识吧。

# NMS #

## 介绍 ##

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression，NMS)，顾名思义就是抑制不是极大值的元素。在目标检测任务，例如行人检测中，滑动窗口经过特征提取和分类器识别后，每个窗口都会得到一个分数。但滑动窗口会导致很多窗口和其它窗口存在包含大部分交叉的情况。这个时候就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高，同时抑制那些分数低的窗口。

## 原理 ##

在目标检测任务中，定义最后的候选框集合为 B B B，每个候选框对应的置信度是 S S S，IOU阈值设为 T T T，然后NMS的算法过程可以表示如下：

*  选择具有最大score的候选框 M M M
 *  将 M M M从集合 B B B中移除并加入到最终的检测结果 D D D中
 *  将 B B B中剩余检测框中和 M M M的交并比(IOU，昨天的推文有介绍)大于阈值 T T T的框从B中移除
 *  重复上面的步骤，直到 B B B为空

## 代码实现 ##

rgb大神实现Faster-RCNN中的单类别物体nms代码解释如下：

# --------------------------------------------------------
    # Fast R-CNN
    # Copyright (c) 2015 Microsoft
    # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]
    # Written by Ross Girshick
    # --------------------------------------------------------
    
    import numpy as np
    
    def py_cpu_nms(dets, thresh):
        """Pure Python NMS baseline."""
        #x1、y1、x2、y2、以及score赋值
        x1 = dets[:, 0]
        y1 = dets[:, 1]
        x2 = dets[:, 2]
        y2 = dets[:, 3]
        scores = dets[:, 4]
    	#每一个检测框的面积
        areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
        #按照score置信度降序排序
        order = scores.argsort()[::-1]
        #保留的结果框集合
        keep = []
        while order.size > 0:
            i = order[0]
            #保留该类剩余box中得分最高的一个
            keep.append(i)
            # 得到相交区域,左上及右下
            xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])
            yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
            xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
            yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])
    	    #计算相交的面积,不重叠时面积为0
            w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
            h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
            inter = w * h
            #计算IoU：重叠面积 /（面积1+面积2-重叠面积）
            ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
    		# 保留IoU小于阈值的box
            inds = np.where(ovr <= thresh)[0]
            # 因为ovr数组的长度比order数组少一个,所以这里要将所有下标后移一位
            order = order[inds + 1]
    
    	return keep

## 效果 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# Soft-NMS #

上面说的NMS算法有一个缺点就是当两个候选框的重叠度很高时，NMS会将具有较低置信度的框去掉，也就是将其置信度变成0，如下图所示，红色框和绿色框是当前的检测结果，二者的得分分别是0.95和0.80。如果按照传统的NMS进行处理，首先选中得分最高的红色框，然后绿色框就会因为与之重叠面积过大而被删掉。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

因此为了改善这个缺点，Soft-NMS被提出，核心思路就是不要粗鲁地删除所有IOU大于阈值的框，而是降低其置信度。这个方法的论文地址为：https://arxiv.org/pdf/1704.04503.pdf 。算法伪代码如下：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

正如作者所说，改一行代码就OK了。这里的 f f f函数可以是线性函数，也可以是高斯函数。我们来对比一下：

*  线性函数：

s i = \{ s i , iou ( M , b i ) < N t s i ( 1 − iou ( M , b i ) ) , iou ( M , b i ) ≥ N t s\_i=\\begin\{cases\} s\_i, && \\text\{iou\}( \\mathcal M,b\_i) < N\_t \\\\ s\_i(1-\\text\{iou\}(\\mathcal M,b\_i)), && \\text\{iou\}(\\mathcal M,b\_i)\\ge N\_t \\end\{cases\} si=\{ si,si(1−iou(M,bi)),iou(M,bi)<Ntiou(M,bi)≥Nt

*  高斯函数：  
     s i = s i e − iou ( M , b i ) 2 σ , ∀ b i ∉ D s\_i=s\_ie^\{-\{\\text\{iou\}(\\mathcal M,b\_i)^2\}\\over \\sigma\},\\forall b\_i\\not \\in \\mathcal D si=sieσ−iou(M,bi)2,∀bi∈D

## 代码实现 ##

作者的代码如下：

def cpu_soft_nms(np.ndarray[float, ndim=2] boxes, float sigma=0.5, float Nt=0.3, float threshold=0.001, unsigned int method=0):
        cdef unsigned int N = boxes.shape[0]
        cdef float iw, ih, box_area
        cdef float ua
        cdef int pos = 0
        cdef float maxscore = 0
        cdef int maxpos = 0
        cdef float x1,x2,y1,y2,tx1,tx2,ty1,ty2,ts,area,weight,ov
    
        for i in range(N):
            maxscore = boxes[i, 4]
            maxpos = i
    
            tx1 = boxes[i,0]
            ty1 = boxes[i,1]
            tx2 = boxes[i,2]
            ty2 = boxes[i,3]
            ts = boxes[i,4]
    
            pos = i + 1
        # get max box
            while pos < N:
                if maxscore < boxes[pos, 4]:
                    maxscore = boxes[pos, 4]
                    maxpos = pos
                pos = pos + 1
    
        # add max box as a detection 
            boxes[i,0] = boxes[maxpos,0]
            boxes[i,1] = boxes[maxpos,1]
            boxes[i,2] = boxes[maxpos,2]
            boxes[i,3] = boxes[maxpos,3]
            boxes[i,4] = boxes[maxpos,4]
    
        # swap ith box with position of max box
            boxes[maxpos,0] = tx1
            boxes[maxpos,1] = ty1
            boxes[maxpos,2] = tx2
            boxes[maxpos,3] = ty2
            boxes[maxpos,4] = ts
    
            tx1 = boxes[i,0]
            ty1 = boxes[i,1]
            tx2 = boxes[i,2]
            ty2 = boxes[i,3]
            ts = boxes[i,4]
    
            pos = i + 1
        # NMS iterations, note that N changes if detection boxes fall below threshold
            while pos < N:
                x1 = boxes[pos, 0]
                y1 = boxes[pos, 1]
                x2 = boxes[pos, 2]
                y2 = boxes[pos, 3]
                s = boxes[pos, 4]
    
                area = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
                iw = (min(tx2, x2) - max(tx1, x1) + 1)
                if iw > 0:
                    ih = (min(ty2, y2) - max(ty1, y1) + 1)
                    if ih > 0:
                        ua = float((tx2 - tx1 + 1) * (ty2 - ty1 + 1) + area - iw * ih)
                        ov = iw * ih / ua #iou between max box and detection box
    
                        if method == 1: # linear
                            if ov > Nt: 
                                weight = 1 - ov
                            else:
                                weight = 1
                        elif method == 2: # gaussian
                            weight = np.exp(-(ov * ov)/sigma)
                        else: # original NMS
                            if ov > Nt: 
                                weight = 0
                            else:
                                weight = 1
    
                        boxes[pos, 4] = weight*boxes[pos, 4]
    
                # if box score falls below threshold, discard the box by swapping with last box
                # update N
                        if boxes[pos, 4] < threshold:
                            boxes[pos,0] = boxes[N-1, 0]
                            boxes[pos,1] = boxes[N-1, 1]
                            boxes[pos,2] = boxes[N-1, 2]
                            boxes[pos,3] = boxes[N-1, 3]
                            boxes[pos,4] = boxes[N-1, 4]
                            N = N - 1
                            pos = pos - 1
    
                pos = pos + 1
    
        keep = [i for i in range(N)]
        return keep

## 效果 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
左边是使用了NMS的效果，右边是使用了Soft-NMS的效果。

## 论文的实验结果 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3Rfc29ydA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
可以看到在MS-COCO数据集上`map$[0.5:0.95]`可以获得大约1%的提升，如果应用到训练阶段的proposal选取过程理论上也能获得提升。顺便说一句，soft-NMS在不是基于Proposal的方法如SSD,YOLO中没什么提升。这里猜测原因可能是因为YOLO和SSD产生的框重叠率较低引起的。

# 后记 #

今天介绍了目标检测任务中的后处理过程最重要的NMS算法以及它的改进方案Soft-NMS算法，并提供了实现源码，希望大家能彻底理解这两个算法。

# 思考 #

NMS的阈值是否可以自适应？

--------------------

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