一、什么是soft-nms
Soft-nms是一种非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）的改进方法，与传统的NMS比较，soft-nms使用一个相对较为缓和的函数逐步降低重叠框的得分，从而保留了更多的框，提高了检测的精度。
二、soft-nms的工作原理
传统的NMS方法是根据重叠区域的大小将得分低的框删除，而soft-nms则先利用计算出的较为缓和的函数对框的得分进行降权，然后再根据剩余框的得分进行排序，最后按照类似于传统NMS的方式进行筛选。
def soft_nms(dets, sigma=0.5, Nt=0.3, threshold=0.001, method=1):
"""
PyTorch implementation of SoftNMS algorithm.
# Arguments
dets: detections, size[N,5], format[x1,y1,x2,y2,score]
sigma: variance of Gaussian function, scalar
Nt: threshold for box overlap, scalar
threshold: score threshold, scalar
method: 0=Max, 1=Linear, 2=Gaussian
# Returns
dets: detections after SoftNMS, size[K,5]
"""
# Indexes concatenate detection boxes with the score
N = dets.shape[0]
indexes = np.array([np.arange(N)])
dets = np.concatenate((dets, indexes.T), axis=1)
for i in range(N):
# intermediate parameters for later parameters exchange
si = dets[i, 4]
xi = dets[i, :4]
area_i = (xi[2] - xi[0] + 1) * (xi[3] - xi[1] + 1)
if method == 1: # Linear
weight = np.ones((N - i))
weight[0] = si
else: # Gaussian
# Compute Gaussian weight coefficients
xx = np.arange(i, N).astype(np.float32)
if method == 2:
sigma = 0.5
ii = np.ones((xx.shape[0], 1)) * i
# print(sigma)
# print((xx - ii).shape)
gauss = np.exp(-1.0 * ((xx - ii) ** 2) / (2 * sigma * sigma))
if method == 2:
weight = gauss
else:
weight = np.zeros((N - i))
weight[0] = 1.0
weight[1:] = gauss / np.sum(gauss)
# Sort boxes by score
idx = np.arange(i, N)
idx_max = np.argmax(dets[idx, 4])
idx_max += i
# Swap boxes and scores
dets[i, 4], dets[idx_max, 4] = dets[idx_max, 4], dets[i, 4]
dets[i, :4], dets[idx_max, :4] = dets[idx_max, :4], dets[i, :4]
dets[i, 5], dets[idx_max, 5] = dets[idx_max, 5], dets[i, 5]
# Compute overlap ratios
xx1 = np.maximum(dets[i, 0], dets[idx, 0])
yy1 = np.maximum(dets[i, 1], dets[idx, 1])
xx2 = np.minimum(dets[i, 2], dets[idx, 2])
yy2 = np.minimum(dets[i, 3], dets[idx, 3])
w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
inter = w * h
# Update weights
if method == 0: # Max
weight[idx_max - i + 1:] = np.where(inter > Nt, 0.0, 1.0)
else: # Linear / Gaussian
weight_matrix = np.zeros((weight.shape[0], weight.shape[0]))
weight_matrix[0, :] = weight
weight_matrix[1:, :] = np.diag(weight[1:])
iou = inter / (area_i + dets[idx, 4] * (1 - inter))
weight[idx - i + 1] = np.matmul(weight_matrix, (1.0 - iou).reshape(-1, 1)).reshape(-1)
weight[idx_max - i + 1:] = np.where(iou > Nt, 0.0, weight[idx_max - i + 1:])
# Apply weight
dets[idx, 4] = dets[idx, 4] * weight
# Weigh small scores
suppress_small = np.where(dets[idx, 4] < threshold)[0]
dets[suppress_small + i, 4] = 0.0
# remove boxes lower than threshold
idx_keep = np.where(dets[:, 4] > 0)[0]
dets = dets[idx_keep]
return dets[:, :5]
三、soft-nms的实现过程
Soft-nms的实现过程可以分为几个步骤：
1. 输入预测框
输入神经网络预测输出的所有框，每个框有四个坐标和一个类别得分。
2. 对于每个框计算其权重
权重可以使用三种不同的函数：max、linear和Gaussian。
3. 重复以下步骤，直到不再有框被删除
（1）选出最高得分的框，令其权重为1，与第一个框进行交换。
（2）计算当前框与剩余框的重叠率。
（3）根据重叠率和选定的函数计算权重。
（4）根据权重更新每个框的得分。
（5）剔除得分小于设定阈值的框。
4. 输出筛选后的结果
四、soft-nms的优点
Soft-nms与传统的NMS相比有以下优点：
1. 保留更多的框
相对于传统的NMS，soft-nms不会直接删除重叠较多的框，而是通过降权，保留了更多的框。
2. 精度更高
相对于传统的NMS，soft-nms保留了更多的框，因此可以提高检测的精度。
3. 可以自适应地调整阈值
soft-nms的函数参数可以根据实际情况进行调整，从而自适应地调整阈值。
五、结语
Soft-nms是非常有用的一种NMS改进技术，可以在图像检测中提高精度，值得研究和应用。
