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Adaptive NMS：Adaptive NMS主要是为了解决NMS不同的IoU阈值不适用于不同的物体大小和密度的问题。 它引入了一个Adaptive Parameter，该参数会根据候选框大小和样例分布自适应地调. 但在训练的时候，会有一些棘手的问题要处理一下，具体来说，我们通常会限制RPN给出的RoI个数，且给出的RoI质量也要高一些，诸如NMS等后处理操作是不可少的，这当中存在的一些剪切. nms的作用是去除多个预测同一物体的冗余检测框，基本已经是目标检测模型必不可少的一步。但nms也有它的缺点，首先，他是一个o(n)的算法，当框很多时，比较费时，其次，我们在进.
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soft-nms. 顾名思义，sft-nms是nms的soft版本，当其他框和分类置信度最高的框iou大于阈值时，不是直接去掉这个框，而是降低这个框的置信度，在最后输出时，如果置信度小于阈值就会. 在目标检测中，模型会出很多带有不同score的预测框。对于同一个类别而言，同时会有多个prediction bbox来预测ground truth中的同一个object，在计算mAP时，在IoU大于某个阈值时（. 不是大佬, 强答一下: nms 函数具体实现在 <TORCHVISION>/torchvision/csrc/ops/nms.cpp 文件 (<TORCHVISION> 表示 torchvision 的代码路径) 中, 如下:
NMS也只是functional的操作，就是排序筛选的过程，本身不会影响误差的反向传播，但是它要把一些标定不是特别准的预测框去除掉，这在训练的时候可以让误差可以比较稳定地下降。
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