NMS Maker

NMS Maker propose une approche structurée pour appliquer la suppression non maximale sur les résultats du détecteur. Il accepte une liste de boîtes englobantes candidates avec des scores de confiance et des étiquettes de classe, et produit un ensemble de détections élagué. Conceptuellement, il trie les détections par score, calcule les chevauchements par IoU et supprime ou rééchelonne les boîtes moins préférées lorsque les chevauchements dépassent le seuil configuré. L’outil prend en charge le NMS standard et le Soft-NMS optionnel, la suppression par classe et les entrées groupées pour de grands ensembles de données. Il ne forme pas de modèles ni ne modifie les prédictions sous-jacentes, mais optimise le post-traitement pour améliorer la précision et réduire les duplications. Cas d’utilisation: évaluer des détecteurs sur des jeux de données COCO et VOC, évaluer des stratégies de post-traitement et déployer des règles de suppression cohérentes entre les expériences.