我想要在yolov8中替换传统NMS为Soft-NMS或DIoU-NMS，减少重叠目标漏检。我应该怎么做，请提供详细代码和具体步骤

<think>嗯，用户想在YOLOv8中用Soft-NMS或DIoU-NMS替换传统的NMS，以减少重叠目标的漏检。首先，我需要回忆一下YOLOv8的结构，尤其是后处理部分。YOLOv8使用的是Ultralytics的框架，可能在后处理中调用了NMS的实现。传统的NMS是直接根据IOU阈值来抑制重叠的框，而Soft-NMS和DIoU-NMS则是改进的方法，可能需要在后处理代码中进行修改。 用户需要详细的步骤和代码，所以我要先确定YOLOv8中NMS的具体位置。通常，检测模型的后处理会在检测头的输出后执行NMS。在YOLOv8的代码库中，可能有一个名为non_max_suppression的函数，负责处理这个过程。我需要找到这个函数的定义位置，通常在utils/ops.py或者类似的路径下。 接下来，我需要考虑如何修改这个函数，替换成Soft-NMS或DIoU-NMS。首先，要确认现有的NMS实现是否支持替换，或者是否需要重写一个新的函数。比如，PyTorch自带的NMS函数是torchvision.ops.nms，但Soft-NMS和DIoU-NMS可能需要自己实现或者找到现有的实现代码。 然后，我需要编写Soft-NMS和DIoU-NMS的代码。对于Soft-NMS，传统的做法是根据IOU的值来降低其他框的分数，而不是直接移除。而DIoU-NMS则是使用DIoU距离来替代传统的IOU，考虑中心点距离，可能更适合遮挡情况。需要找到这两种方法的PyTorch实现，或者自己实现。 另外，YOLOv8的non_max_suppression函数可能有一些参数需要调整，比如是否使用传统的NMS或者其他的变种。可能需要添加参数来控制使用哪种NMS方法，或者在函数内部进行条件判断。 用户可能需要修改调用NMS的地方，比如在模型预测后的后处理步骤中，传入不同的参数来选择Soft-NMS或DIoU-NMS。同时，还需要注意输入输出的格式是否兼容，比如分数、框的坐标格式等。 此外，还需要测试修改后的NMS效果，确保没有引入错误，并且实际减少了重叠目标的漏检。可能还需要调整相关的超参数，比如Soft-NMS中的sigma或者DIoU-NMS中的beta值。 现在，我需要整理这些步骤，给出具体的代码修改示例。比如，找到non_max_suppression函数，替换其中的NMS实现，添加Soft-NMS和DIoU-NMS的选项。然后，在模型调用时指定使用哪种NMS方法。 可能还需要处理一些兼容性问题，比如确保输入张量的设备类型（CPU/GPU）正确，以及梯度计算是否会影响NMS过程（不过在推理阶段通常不需要梯度）。另外，要注意不同版本的库之间的差异，比如torchvision的版本是否支持某些函数。 最后，需要给出用户如何验证修改是否生效的方法，比如运行检测并观察重叠目标的检测情况，或者使用评估指标来量化改进效果。</think>在YOLOv8中替换传统NMS为Soft-NMS或DIoU-NMS，需要修改后处理阶段的非极大值抑制实现。以下是分步骤解决方案和代码实现： --- ### 一、修改原理 1. YOLOv8默认使用`torchvision.ops.batched_nms`实现传统NMS 2. 需要重写`non_max_suppression`函数，加入新的NMS方法选择逻辑 3. 主要修改文件：`utils/ops.py`中的`non_max_suppression`函数 --- ### 二、具体步骤 & 代码实现 #### 步骤1：添加DIoU计算函数 ```python # 在utils/metrics.py中添加 def box_diou(box1, box2): """ 计算DIoU box1: (N, 4) [x1,y1,x2,y2] box2: (M, 4) """ # 计算交并比 inter = (torch.min(box1[:, None, 2], box2[:, 2]) - torch.max(box1[:, None, 0], box2[:, 0])).clamp(0) * \ (torch.min(box1[:, None, 3], box2[:, 3]) - torch.max(box1[:, None, 1], box2[:, 1])).clamp(0) area1 = (box1[:, 2] - box1[:, 0]) * (box1[:, 3] - box1[:, 1]) area2 = (box2[:, 2] - box2[:, 0]) * (box2[:, 3] - box2[:, 1]) union = area1[:, None] + area2 - inter iou = inter / union # 计算中心点距离 center1 = torch.stack([(box1[:, 0] + box1[:, 2])/2, (box1[:, 1] + box1[:, 3])/2], dim=1) center2 = torch.stack([(box2[:, 0] + box2[:, 2])/2, (box2[:, 1] + box2[:, 3])/2], dim=1) center_dist = torch.cdist(center1, center2, p=2) # 欧氏距离 # 计算最小闭包矩形对角线长度 enclose_wh = torch.stack([ torch.max(box1[:, None, 2], box2[:, 2]) - torch.min(box1[:, None, 0], box2[:, 0]), torch.max(box1[:, None, 3], box2[:, 3]) - torch.min(box1[:, None, 1], box2[:, 1]) ], dim=2) enclose_diag = torch.norm(enclose_wh, p=2, dim=2) # DIoU计算 diou = iou - (center_dist ** 2) / (enclose_diag ** 2 + 1e-7) return diou ``` #### 步骤2：实现Soft-NMS和DIoU-NMS ```python # 修改utils/ops.py中的non_max_suppression函数 def non_max_suppression( prediction, nms_method='standard', # 添加方法选择参数 ... # 其他原有参数 ): # ... 原有代码保持不变 # 替换NMS核心代码部分 if nms_method == 'standard': # 原版NMS i = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres) elif nms_method == 'soft': # Soft-NMS实现 i = soft_nms(boxes, scores, iou_thres, sigma=0.5) elif nms_method == 'diou': # DIoU-NMS实现 i = diou_nms(boxes, scores, iou_thres) # ... 后续代码保持不变 # 新增Soft-NMS实现 def soft_nms(boxes, scores, iou_thres, sigma=0.5): """ Soft-NMS实现 boxes: (N, 4) [x1,y1,x2,y2] scores: (N,) """ keep = [] idxs = scores.argsort(descending=True) while idxs.numel() > 0: # 保留当前最高分框 keep.append(idxs[0]) if idxs.numel() == 1: break # 计算IoU ious = torchvision.ops.box_iou(boxes[idxs[0]].unsqueeze(0), boxes[idxs[1:]]).squeeze() # 分数衰减 scores[idxs[1:]] *= torch.exp(-(ious ** 2) / sigma) # 过滤低分框 mask = scores[idxs[1:]] > 0.01 # 保留分数阈值 idxs = idxs[1:][mask] return torch.tensor(keep, device=boxes.device) # 新增DIoU-NMS实现 def diou_nms(boxes, scores, iou_thres): """ DIoU-NMS实现 boxes: (N, 4) [x1,y1,x2,y2] scores: (N,) """ keep = [] idxs = scores.argsort(descending=True) while idxs.numel() > 0: keep.append(idxs[0]) if idxs.numel() == 1: break # 计算DIoU dious = box_diou(boxes[idxs[0]].unsqueeze(0), boxes[idxs[1:]]) # DIoU阈值过滤 mask = dious < iou_thres idxs = idxs[1:][mask.squeeze()] return torch.tensor(keep, device=boxes.device) ``` #### 步骤3：调用时指定NMS方法 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.predict( source='path/to/image.jpg', nms_method='diou', # 指定NMS方法 iou_thres=0.5 # 调整阈值 ) ``` --- ### 三、关键参数调整建议 1. **Soft-NMS参数**： - `sigma`：控制分数衰减速度（默认0.5） - 建议调整范围：0.3-0.7 2. **DIoU-NMS参数**： - `iou_thres`：可适当降低（0.4-0.6） - 结合DIoU特性，可增加中心距离权重 --- ### 四、验证效果 ```python # 验证不同NMS方法的mAP from ultralytics.yolo.engine.validator import BaseValidator class CustomValidator(BaseValidator): def __init__(self, nms_method='standard'): super().__init__() self.nms_method = nms_method def _get_dataloader(self): # 原有代码保持不变... def _process_batch(self, detections, gt_bboxes): # 修改NMS方法调用 detections = non_max_suppression( detections, nms_method=self.nms_method, ... ) # 后续评估代码保持不变... # 测试不同NMS方法 for method in ['standard', 'soft', 'diou']: validator = CustomValidator(nms_method=method) metrics = validator(model) print(f"{method} mAP50: {metrics.box.map50}") ``` --- ### 五、注意事项 1. 训练阶段不需要修改NMS，仅影响推理阶段 2. 不同场景适用性： - **Soft-NMS**：适合密集小目标场景 - **DIoU-NMS**：适合遮挡严重的场景 3. 计算开销排序：`DIoU-NMS > Soft-NMS > Standard NMS` 4. 建议配合调整`conf_thres`（置信度阈值）进行优化 通过上述修改，可以有效改善重叠目标的漏检问题。实际应用中需要根据具体场景进行参数调优。