在目标检测任务中，非极大值抑制（NMS）是一种常用的后处理技术，用于从候选框集合中筛选出最佳的目标框。而Soft NMS作为其改进版，通过平滑的方式降低冗余框的得分，避免了传统NMS中直接移除框的操作。这篇笔记将带你了解Soft NMS的核心思想及其关键参数！

首先，Soft NMS的核心在于调整重叠框的得分，而不是简单地删除它们。当两个框的IoU超过设定阈值时，Soft NMS会以一种平滑函数（如高斯或线性衰减）来降低重叠框的分数，从而保留更多潜在信息。这一特性使得模型能够更灵活地处理密集场景中的检测问题。

那么，Soft NMS的关键参数有哪些呢？

1️⃣ sigma (σ)：控制高斯函数的宽度，影响得分衰减速率。较大的σ会让得分下降得更缓慢，保留更多框；较小的σ则更加严格。

2️⃣ iou_threshold：决定是否触发得分调整的IoU阈值，默认值通常为0.3或0.5。

3️⃣ method：选择得分衰减方式，支持高斯或线性模式。

通过调节这些参数，开发者可以找到最适合特定任务的平衡点。无论是提升精度还是优化效率，Soft NMS都能提供强大的支持！🌟

希望这篇笔记能帮助你更好地理解Soft NMS背后的奥秘！如果你有更多疑问，欢迎留言交流~ 🤗