Yolov8优化之路：Soft-NMS引入，为密集遮挡场景检测精度再添砝码_yolov8密集检测

Yolov8优化之路：Soft-NMS引入，为密集遮挡场景检测精度再添砝码

引言

目标检测在计算机视觉领域占有重要地位，而在复杂场景中，尤其是密集遮挡场景下，检测精度往往受到挑战。为了应对这一问题，最新的Yolov8版本引入了Soft-NMS（Non-Maximum Suppression）技术，旨在提升在密集遮挡场景下的检测精度。本文将深入研究Soft-NMS的原理，通过案例和代码示例详细解读其在Yolov8优化中的应用效果。

关键词提炼

Yolov8的优化关键词主要包括“Soft-NMS”、“密集遮挡场景”以及“检测精度”。Soft-NMS代表了一种非极大值抑制的优化技术，而密集遮挡场景则是本文关注的检测场景。检测精度是Yolov8优化的核心目标，通过引入Soft-NMS技术，期望在密集遮挡场景下实现更为准确的目标检测。

Soft-NMS：优化密集遮挡场景检测精度

设计原理

Soft-NMS是一种改进传统非极大值抑制的方法，其设计灵感来自于对于密集遮挡场景中目标重叠区域的更合理处理。传统NMS通过舍弃重叠度较低的边界框，来确保最终检测结果的唯一性。然而，在密集遮挡场景下，这种处理方式容易导致遗漏目标的情况。Soft-NMS则通过在重叠度计算中引入一种软化的权重，更合理地保留了多个重叠目标框，提高了对密集遮挡场景的适应性。

以下是Soft-NMS的简单实现示例：

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