注意事项
Soft-NMS对于大多数数据集而言，作用比较小，提升效果非常不明显，它起作用的地方是大量密集的同类重叠场景，大量密集的不同类重叠场景其实也没什么作用，同学们可以借助Soft-NMS理解非极大抑制的含义，但是实现的必要性确实不强，在提升网络性能上，不建议死磕Soft-NMS。
已对该博文中的代码进行了重置，视频中实现的代码是numpy形式，而且库比较久远。这里改成pytorch的形式，且适应当前的库。
学习前言
非极大抑制是目标检测中非常非常非常非常非常重要的一部分，了解一下原理，撕一下代码是必要的！
什么是非极大抑制NMS
非极大抑制的概念只需要看这两幅图就知道了：
下图是经过非极大抑制的。
下图是未经过非极大抑制的。
可以很明显的看出来，未经过非极大抑制的图片有许多重复的框，这些框都指向了同一个物体！
可以用一句话概括非极大抑制的功能就是：
筛选出一定区域内属于同一种类得分最大的框。
1、非极大抑制NMS的实现过程
本博文实现的是多分类的非极大抑制，该非极大抑制使用在我的pytorch-yolov3例子中：
输入shape为[ batch_size, all_anchors, 5+num_classes ]
第一个维度是图片的数量。
第二个维度是所有的预测框。
第三个维度是所有的预测框的预测结果。
非极大抑制的执行过程如下所示：
1、对所有图片进行循环。
2、找出该图片中得分大于门限函数的框。在进行重合框筛选前就进行得分的筛选可以大幅度减少框的数量。
3、判断第2步中获得的框的种类与得分。取出预测结果中框的位置与之进行堆叠。此时最后一维度里面的内容由5+num_classes变成了4+1+2，四个参数代表框的位置，一个参数代表预测框是否包含物体，两个参数分别代表种类的置信度与种类。
4、对种类进行循环，非极大抑制的作用是筛选出一定区域内属于同一种类得分最大的框，对种类进行循环可以帮助我们对每一个类分别进行非极大抑制。
5、根据得分对该种类进行从大到小排序。
6、每次取出得分最大的框，计算其与其它所有预测框的重合程度，重合程度过大的则剔除。
视频中实现的代码是numpy形式，而且库比较久远。这里改成pytorch的形式，且适应当前的库。
2、柔性非极大抑制Soft-NMS的实现过程
柔性非极大抑制和普通的非极大抑制相差不大，只差了几行代码。
柔性非极大抑制认为不应该直接只通过重合程度进行筛选，如图所示，很明显图片中存在两匹马，但是此时两匹马的重合程度较高，此时我们如果使用普通nms，后面那匹得分比较低的马会直接被剔除。
Soft-NMS认为在进行非极大抑制的时候要同时考虑得分和重合程度。
我们直接看NMS和Soft-NMS的代码差别：
视频中实现的代码是numpy形式，而且库比较久远。这里改成pytorch的形式，且适应当前的库。
如下为NMS：
如下为Soft-NMS：
while detections_class.size(0):
# 取出这一类置信度最高的，一步一步往下判断，判断重合程度是否大于nms_thres，如果是则去除掉
max_detections.append(detections_class[0].unsqueeze(0))
if len(detections_class) == 1:
break
ious = self.bbox_iou(max_detections[-1], detections_class[1:])
detections_class[1:, 4] = torch.exp(-(ious * ious) / sigma) * detections_class[1:, 4]
detections_class = detections_class[1:]
detections_class = detections_class[detections_class[:, 4] >= conf_thres]
arg_sort = torch.argsort(detections_class[:, 4], descending = True)
detections_class = detections_class[arg_sort]
while detections_class.size(0):
# 取出这一类置信度最高的，一步一步往下判断，判断重合程度是否大于nms_thres，如果是则去除掉
我们可以看到，对于NMS而言，其直接将 与得分最大的框 重合程度较高的其它预测剔除。而Soft-NMS则以一个权重的形式，将获得的IOU取高斯指数后乘上原得分，之后重新排序。继续循环。
视频中实现的代码是numpy形式，而且库比较久远。
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