后处理步骤是目标检测中一个琐碎但重要的组成部分。在本文中，当我们拥有多个对象检测模型的集合时，我们将展示加权框融合（WBF）相对于传统非极大值抑制（NMS）作为对象检测中后处理步骤的重要性。
对象检测模型通常使用非极大值抑制 (NMS) 作为默认后处理步骤来过滤掉冗余边界框。然而，这种方法无法有效地跨多个模型提供统一的平均预测，因为它们往往会删除具有显着重叠的不太置信的框。
为了缓解这个问题，我们将讨论一种称为加
物体检测中的加权框融合（WBF）与非极大值抑制（NMS）的比较
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转载自blog.csdn.net/tianqiquan/article/details/131901689
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