基于注意力机制的NMS在目标检测中的研究

来源：电子测量技术杂志2021年第19期北京时间：

作者：张长伦，张翠文，王恒友，何强，刘屹伟

单位：北京建筑大学，理学院，北京，100044

摘要：非最大值抑制算法是目标检测中选择定位准确框的主要算法。针对算法仅以分类得分作为标准可能去除得分低但定位准确的预测框，并且对于有遮挡的情况更不友好的情况。提出了A-NMS方法，该方法将注意力机制融入非极大值抑制算法中，利用位置信息与框的得分信息相结合来调整框的最后得分。此外，还提出了改进的基于距离的交并比损失函数，重新定义了损失项，并将其引入到非极大值抑制中代替IOU来计算框间的交并比。最后将两种改进算法融合到三种经典的目标检测中，在Pascal-VOC 2012和MS-COCO 2017数据集上对上述两种算法进行了验证，结果表明检测精度得到了1%～2%的提升。

关键词：非最大抑制，目标检测，注意力机制

基金资助：国家自然科学基金（No. 62072024）、北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心资助项目(UDC2017033322，UDC2019033324)、北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金资助（NO. X20084）资助