目标检测之四：预测框微调/投票法/模型融合

4.Box Refinement/Voting 预测框微调/投票法/模型融合

微调法和投票法由工作[4]提出，前者也被称为Iterative Localization。

微调法最初是在SS算法得到的Region Proposal基础上用检测头部进行多次迭代得到一系列box，在ResNet的工作中，作者将输入R-CNN子网络的Region Proposal和R-CNN子网络得到的预测框共同进行NMS（见下面小节）后处理，最后，把跟NMS筛选所得预测框的IoU超过一定阈值的预测框进行按其分数加权的平均，得到最后的预测结果。

投票法可以理解为以顶尖筛选出一流，再用一流的结果进行加权投票决策。

不同的训练策略，不同的 epoch 预测的结果，使用 NMS 来融合，或者soft_nms

需要调整的参数：

• box voting 的阈值。
• 不同的输入中这个框至少出现了几次来允许它输出。
• 得分的阈值，一个目标框的得分低于这个阈值的时候，就删掉这个目标框。

模型融合主要分为两种情况：

1. 单个模型的不同epoch进行融合

这里主要是在nms之前，对于不同模型预测出来的结果，根据score来排序再做nms操作。

2. 多个模型的融合

这里是指不同的方法，比如说faster rcnn与retinanet的融合，可以有两种情况：

a) 取并集，防止漏检。

b) 取交集，防止误检，提高精度。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180

最后

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