NMS Maker

NMS Maker bietet einen strukturierten Ansatz zur Anwendung von Nicht-Maximalunterdrückung auf Detektorergebnisse. Es akzeptiert eine Liste von Kandidaten-Bounding-Boxen mit Konfidenzwerten und Klassenlabels und gibt eine bereinigte Menge an Detektionen aus. Konzeptionell sortiert es Detektionen nach Score, berechnet paarweise Überlappungen mittels IoU und entfernt bzw. reduziert weniger bevorzugte Boxen, wenn Überlappungen den konfigurierten Schwellenwert überschreiten. Das Tool unterstützt Standard-NMS sowie optional Soft-NMS, Unterdrückung pro Klasse und Stapel-Eingaben für große Datensätze. Es trainiert keine Modelle oder verändert die zugrundeliegenden Vorhersagen, optimiert aber die Nachbearbeitung, um Präzision zu verbessern und Duplikate zu verringern. Anwendungsfälle umfassen die Bewertung von Objekterkennern auf COCO- und VOC-ähnlichen Datensätzen, Benchmarking von Nachbearbeitungsstrategien und den Einsatz konsistenter Unterdrückungsregeln in Experimenten.