重定位非极大值抑制算法

苏树智; 陈润斌; 朱彦敏; 蒋博文

doi:10.37188/OPE.20223013.1620

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重定位非极大值抑制算法

信息科学 | 更新时间：2026-09-11

- 重定位非极大值抑制算法
- Relocation non-maximum suppression algorithm
- 光学精密工程 2022年30卷第13期页码：1620-1630
- 作者机构：
  
  1.安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽淮南 232001
  2.合肥综合性国家科学中心能源研究院（安徽省能源实验室），安徽合肥 230031
  3.安徽理工大学机械工程学院，安徽淮南232001
- 作者简介：
  
  苏树智（1987-），男，山东泰安人，博士，副教授，研究生导师，2017年于江南大学获得博士学位，主要从事模式识别及计算机视觉方面的研究。E-mail： sushuzhi@foxmail.com
  陈润斌（1996-），男，安徽黄山人，硕士研究生，主要从事计算机视觉及深度学习方面的研究。E-mail： rbchen163@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61806006);中国博士后科学基金资助项目(2019M660149);合肥综合性国家科学中心能源研究院项目资助项目(19KZS203);安徽省重点研发计划国际科技合作专项(202004b11020029)
- DOI：10.37188/OPE.20223013.1620
  中图分类号： TP391.4
- 收稿：2021-12-24，
  
  修回：2022-02-19，
  
  纸质出版：2022-07-10
- 稿件说明：
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苏树智,陈润斌,朱彦敏等.重定位非极大值抑制算法[J].光学精密工程,2022,30(13):1620-1630.

SU Shuzhi,CHEN Runbin,ZHU Yanmin,et al.Relocation non-maximum suppression algorithm[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(13):1620-1630.
苏树智,陈润斌,朱彦敏等.重定位非极大值抑制算法[J].光学精密工程,2022,30(13):1620-1630. DOI： 10.37188/OPE.20223013.1620.

SU Shuzhi,CHEN Runbin,ZHU Yanmin,et al.Relocation non-maximum suppression algorithm[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(13):1620-1630. DOI： 10.37188/OPE.20223013.1620.

摘要

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression， NMS）算法作为目标检测任务的后处理算法，其作用是从候选框集合中选出最优边界框并抑制其他候选框。传统NMS算法选取类别置信度最高的候选框作为最优边界框，忽略了类别置信度与定位精度之间的相关性，类别置信度高并不意味着该框的定位精度高。为了解决以上问题，提出一种新的重定位非极大值抑制（Relocation Non-Maximum Suppression， R-NMS）算法。选择类别置信度得分最高的候选框作为最优边界框，利用R-NMS算法提出的一种边界框距离度量方法替代交并比衡量边界框之间的距离。然后，获取最优边界框周围候选框的位置信息，利用位置信息对最优边界框执行重定位操作从而得到新的最优边界框。采用PASCAL VOC2012数据集进行测试，实验结果表明，与传统算法NMS和Soft-NMS相比，R-NMS算法在目标检测器YOLOv3上的mAP分别提高0.7%、0.5%，R-NMS算法在Faster-RCNN上的mAP达到80.83%。该算法能够有效提高目标检测器的检测精度。

Abstract

Non-Maximum Suppression （NMS） is a post-processing algorithm used for object detection. It selects optimal bounding boxes from the bounding boxes set and suppresses other bounding boxes. NMS selects the bounding box with the highest score of classification confidence as the optimal bounding box. However， it ignores the correlation between localization accuracy and the classification confidence score. The classification confidence score cannot effectively represent the localization accuracy. This paper proposes a novel Relocation Non-Maximum Suppression （R-NMS） algorithm to solve the above-mentioned problem. First， the bounding box with the highest score of classification confidence in the bounding boxes set is selected as the optimal bounding box. Second， a new box distance measurement method is proposed based on R-NMS instead of using Intersection over Union （IoU） to measure the distance between the bounding boxes. Then， the location information of the bounding boxes around the optimal bounding box is obtained. Finally， the location information is used to relocate the optimal bounding box to obtain the new optimal bounding box. Compared with NMS and Soft-NMS， the mAP of R-NMS on YOLOv3 increased by 0.7 % and 0.5 %， respectively. The mAP of R-NMS on Faster-RCNN is 80.83 %， and the effectiveness of the proposed algorithm in the improvement of the mAP of various object detectors is confirmed.

关键词

Keywords

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