文档介绍：第４期电　　子　　学　　报Ｖｏｌ．４９　Ｎｏ．４
２０２１年４月ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡＡｐｒ．　２０２１
使用ＧＩｏＵ改进非极大值抑制的
目标检测算法
侯志强１，刘晓义１，余旺盛２，蒲　磊２，马素刚１，范九伦３
（１．西安邮电大学计算机学院，陕西西安７１０１２１；２．空军工程大学信息与导航学院，陕西西安７１００７７；
３．西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安７１０１２１）
　　摘　要：　针对单阈值-非极大值抑制算法中出现的目标漏检和重复检测问题，本文提出了一种使用全局交并比
指标ＧＩｏＵ（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＩｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｏｖｅｒＵｎｉｏｎ）衡量目标相似度的双阈值非极大值抑制算法ＧＤＴ-ＮＭＳ（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＤｕａｌ
ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＮＭＳ，ＧＤＴ-ＮＭＳ）．使用双阈值改进ＮＭＳ算法和ｓｏｆｔ-ＮＭＳ算法，抑制多余的检测框；在此基础上，使用ＧＩｏＵ
替换传统的ＩｏＵ计算目标间的相似度，使目标的定位更加准确；进一步，使用非线性函数赋予检测框不同比例的权值
惩罚，使检测框的得分随距离呈非线性变化，目标区分度更高．改进算法在ＰＡＳＣＡＬＶＯＣ和ＭＳＣＯＣＯ上的检测精度分
别为７４．８％和２５．９％，与使用ＮＭＳ算法作为后处理的ＦａｓｔｅｒＲ-ＣＮＮ算法相比，性能分别提升了１．６％和１．５％．同时
本文算法具有较快的检测速度．
关键词：　双阈值；非极大值抑制算法；重复检测；后处理
中图分类号：　ＴＰ３９１．４　　　文献标识码：　Ａ　　　文章编号：　０３７２-２１１２（２０２１）０４-０６９６-１０
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