nms修改为soft nms

一，NMS与soft nms原理
先放一张论文中的图

在对上述图片中的目标进行检测过程中，使用非极大值抑制（NMS）进行筛选时只能获取到得分最高的框（得分0.95），对于得分较低的框会抑制掉。但由上图中可以明显看到两个框其实都框住了物体，这就会产生错误的筛选。
soft nms为了改善这种情况（并没有完全消除！）提出了如下的两个函数：
1.线性表达式：
2.高斯表达式（常用）：

二，修改后的代码

import numpy as np
def non_max_suppression_fast(boxes,probs,Nt=0.3,sigma=0.5,overlap_thresh=0.001,method=2):dets = boxesN = dets.shape[0]indexes = np.array([np.arange(N)])dets = np.concatenate((dets,indexes.T),axis=1)y1 = dets[:, 1]x1 = dets[:, 0]y2 = dets[:, 3]x2 = dets[:, 2]scores = probsareas = (x2-x1+1)*(y2-y1+1)for i in range(N):tBD = dets[i, :].copy()tscore = scores[i].copy()tarea = areas[i].copy()pos = i+1if i !=N-1:maxscore = np.max(scores[pos:],axis=0)maxpos = np.argmax(scores[pos:],axis=0)else:maxscore = scores[-1]maxpos = 0if tscore<maxscore:dets[i, :] = dets[maxpos+i+1, :]dets[maxpos+i+1, :] = tBDtBD = dets[i,:]scores[i] = scores[maxpos+i+1]scores[maxpos+i+1] = tscoretscore = scores[i]areas[i] = areas[maxpos+i+1]areas[maxpos+i+1] = tareatarea = areas[i]xx1 = np.maximum(dets[i,0],dets[pos:,0])yy1 = np.maximum(dets[i,1],dets[pos:,1])xx2 = np.minimum(dets[i,2],dets[pos:,2])yy2 = np.minimum(dets[i,3],dets[pos:,3])w = np.maximum(0.0,xx2-xx1+1)h = np.maximum(0.0,yy2-yy1+1)inter = w*hovr = inter/(areas[i]+areas[pos:]-inter)if method ==1:weight = np.ones(ovr.shape)weight[ovr>Nt] = weight[ovr>Nt]-ovr[ovr>Nt]elif method == 2:weight = np.exp(-(ovr*ovr)/sigma)else:weight = np.ones(ovr.shape)weight[ovr>Nt] = 0scores[pos:] = weight*scores[pos:]inds = dets[:, 4][scores>overlap_thresh]keep = inds.astype(int)keeps = keep.tolist()boxes = boxes[keeps].astype("int")probs = probs[keeps]return boxes,probs

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