实现比较：C++版cpp-NMSSoftNMS非极大值抑制算法

一、非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression，简称NMS）介绍： NMS是一种在目标检测算法中广泛使用的后处理技术，其主要目的是解决候选框（bounding boxes）重叠的问题。在目标检测过程中，根据不同的检测策略，可能会产生多个覆盖同一目标的候选框，而非极大值抑制算法的作用就是剔除掉冗余的框，只保留与目标最为匹配的一个框。 NMS的基本流程包括： 1. 计算所有候选框与目标的真实位置之间的交并比（Intersection over Union，IoU），IoU是指两个框的交集面积与它们的并集面积之比。 2. 根据IoU值对所有的候选框进行排序。 3. 从IoU最高的框开始，将剩余的候选框中与之IoU大于设定阈值的框全部剔除。 4. 对剩余的候选框重复步骤3，直至没有可以剔除的框为止。 二、Soft NMS算法（Soft Non-Maximum Suppression）介绍： Soft NMS算法是NMS算法的改进版本，它在处理重叠框的过程中引入了一定的“软性”，即不会立即剔除掉所有的重叠框，而是通过降低这些框的置信度得分来处理它们。这样做的好处在于可以给其他可能覆盖目标的框一个机会，特别是在一些框的重叠情况并不十分严重的情况下。 Soft NMS的基本流程包括： 1. 同样计算IoU，然后根据IoU对候选框进行排序。 2. 从IoU最高的框开始，对于重叠度高于某个阈值的框，降低其置信度得分，而不是直接剔除。 3. 降低得分后，根据新的得分重新评估候选框。 4. 重复步骤2和3，直至没有可以处理的框为止。 三、C++实现： 在C++中实现NMS和SoftNMS，首先需要准备相应的库和数据结构。通常需要包含用于数学计算的库（如OpenCV），定义存储框的结构体，以及实现IoU的计算函数。以下是一些关键的实现要点： 1. 定义候选框的结构体：在C++中，可以定义一个结构体来存储每个候选框的属性，如左上角坐标、宽高以及置信度得分。 2. IoU计算函数：该函数负责计算两个候选框之间的IoU值。 3. 排序函数：需要使用如std::sort等函数来根据置信度得分或IoU值对候选框进行排序。 4. NMS实现：循环遍历候选框列表，根据IoU阈值和得分排序来逐步剔除重叠的框，直到列表中只剩一个框。 5. Soft NMS实现：在剔除重叠框的过程中，不直接删除框，而是降低它们的得分，并根据新得分进行后续处理。 6. 性能优化：在实际的算法实现中，需要对性能进行优化，例如通过使用空间划分技术（如KD树）来减少计算IoU的次数。 四、使用场景： NMS和SoftNMS广泛应用于各种目标检测算法中，如R-CNN、SSD、YOLO等。这两种算法的选择取决于具体的应用场景和对精度与速度的权衡。在需要高准确率，且对速度要求不是极高的情况下，SoftNMS可能更合适。而在对速度有更高要求的实时应用中，标准的NMS算法可能更为常用。 五、Campare_NMS_And_SoftNMS_cpp-master： 这是一个开源的GitHub项目，用于比较标准的NMS算法和SoftNMS算法在C++中的实现效果。该项目的文件结构可能包括： - 实现算法的.cpp和.hpp文件。 - 包含测试数据和测试代码的文件。 - 用于构建和运行项目的Makefile或其他编译脚本。 - 可能还包括项目文档，介绍如何使用、安装和测试该项目。 通过这个项目，研究人员和开发者可以更深入地理解NMS和SoftNMS在代码层面的具体实现和区别，并在此基础上进行改进和扩展。