为什么有时 yolo 对象检测会预测每个对象的多个边界框？

【问题标题】：Why sometimes yolo object detector predicts multiple bounding box per object?为什么有时 yolo 对象检测会预测每个对象的多个边界框？
【发布时间】：2020-07-13 19:03:30
【问题描述】：

我正在阅读这个report，我也遇到了一个问题。我通过 yolov3 算法训练了一个模型，有时它预测一个对象上的多个边界框。我想知道这个问题的原因是什么。提前感谢您的回复。Here in this image you can see that the top right rope-end is detected by two bounding boxes

【问题讨论】：

标签： deep-learning object-detection yolo bounding-box false-positive

【解决方案1】：

它预测它，因为它当然必须以概率预测某些事情。该算法只是对图片网格中每个单元格中的每个边界框进行计算并产生输出。没有办法知道哪一个是真的。这就是为什么有一种称为Non-Max Suppression的算法可以消除冗余框，但不是100%准确

这是应用 Non-Max Suppression 算法前后的两张图片。

问题是，如果一个框与主框（概率最高的框）的交集超过某个阈值，则您将消除该框，该阈值可能不足以消除该框，例如女孩的情况图片。

【讨论】：