在现代计算机视觉领域，微小物体检测是一个极具挑战性的任务，尤其是在自动驾驶、医疗影像诊断等应用场景中。由于微小物体的尺寸小、特征不明显，传统的目标检测算法往往面临检测精度低、计算效率低等问题。本文聚焦于非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）算法的优化，通过改进其实现方式，显著提升了微小物体的检测效率。
非极大值抑制是目标检测中的一项关键技术，用于在检测框重叠的情况下，选择最佳检测框，抑制多余的框，从而避免重复检测。其基本思想是对每个候选框进行得分排序，然后遍历排序后的候选框，保留局部最高分的框，并抑制其附近得分较低的框。
针对微小物体检测的特点，传统的NMS算法存在一些问题，如容易漏检紧密排列的微小物体。因此，本文提出了一种改进的非极大值抑制算法，具体步骤如下：
以下是一个简化版的改进NMS算法实现示例（基于Python）：
import numpy as np
def improved_nms(boxes, scores, iou_threshold_base, score_threshold, size_factor):
"""
改进的非极大值抑制算法
:param boxes: 检测框坐标列表，形状为 [N, 4]
:param scores: 检测框得分列表，形状为 [N]
:param iou_threshold_base: 基本IoU阈值
:param score_threshold: 得分阈值
:param size_factor: 尺寸调整因子，用于调整IoU阈值
:return: 保留的检测框索引列表
"""
indices = np.argsort(scores)[::-1] # 按得分从高到低排序
selected_indices = []
for i in range(len(indices)):
if i in selected_indices:
continue
box_i = boxes[indices[i]]
keep = True
for j in selected_indices:
box_j = boxes[indices[j]]
iou = calculate_iou(box_i, box_j) # 计算IoU
# 自适应IoU阈值
iou_threshold = iou_threshold_base * (1 - score_threshold / scores[indices[i]]) * size_factor / box_i[2]
if iou > iou_threshold:
keep = False
break
if keep:
selected_indices.append(indices[i])
return selected_indices
def calculate_iou(box1, box2):
"""
计算两个检测框的IoU
:param box1: 第一个检测框坐标 [x1, y1, w1, h1]
:param box2: 第二个检测框坐标 [x2, y2, w2, h2]
:return: IoU值
"""
x1_max, y1_max = max(box1[0], box2[0]), max(box1[1], box2[1])
x2_min, y2_min = min(box1[0] + box1[2], box2[0] + box2[2]), min(box1[1] + box1[3], box2[1] + box2[3])
intersection_area = max(0, x2_min - x1_max) * max(0, y2_min - y1_max)
box1_area = box1[2] * box1[3]
box2_area = box2[2] * box2[3]
union_area = box1_area + box2_area - intersection_area
return intersection_area / union_area
通过在实际数据集上的实验，发现改进后的NMS算法在微小物体检测任务中表现优异，不仅提高了检测精度，还显著提升了检测效率。特别是在自动驾驶场景中的行人检测和医疗影像诊断中的细胞检测任务中，改进后的算法取得了显著的效果。
本文提出了一种基于非极大值抑制改进算法的微小物体检测效率提升方法。通过引入自适应阈值策略，优化了重叠物体的检测和处理，显著提升了检测效率和精度。该算法在实际应用中表现出色，为微小物体检测领域的研究提供了新的思路和方法。