Confluence: A Robust Non-IoU Alternative to Non-Maxima Suppression in Object Detection¶

【GiantPandaCV导语】主要介绍 Confluence: A Robust Non-IoU Alternative to Non-Maxima Suppression in Object Detection 这篇论文的原理，并复现了算法。觉得有些地方原文没有讲的很明白，在复现过程中才搞懂。不过目前复现算法的运行速度较慢，如果哪位小伙伴有更好的复现，记得分享一下。

arxiv 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2012.00257.pdf

代码： https://github.com/Huangdebo/Confluence

1. 介绍¶

用以替代 NMS，在所有 bbox 中挑选出最优的集合。 NMS 仅考虑了 bbox 的得分，然后根据 IOU 来去除重叠的 bbox。而 Confluence 则是利用曼哈顿距离作为 bbox 之间的重合度，并根据置信度加权的曼哈顿距离还作为最优 bbox 的选择依据。

2. 算法原理¶

2.1 曼哈顿距离¶

两点的曼哈顿距离就是坐标值差的 L1 范数：

推广到两个 bbox 对的哈曼顿距离则为：

该算法便是以曼哈顿距离作为两个 bbox 的重合度，曼哈顿距离小于一定值的的 bbox 则被认为是一个 cluster。

2.2 归一化¶

因为 bbox 有个各样的 size 和 position，所以直接计算曼哈顿距离就没有可比性，没有标准的度量。所以需要对其进行归一化：

2.3 置信度加权曼哈顿距离¶

NMS在去除重合 bbox 是仅考虑其置信度的高低，Condluence 则同时考虑了曼哈顿距离和置信度，构成一个置信度加权曼哈顿距离：

3. 算法实现¶

算法：

（1）针对每个类别挑出属于该类别的 bbox 集合 B

（2）遍历 B 中所有的 bbox bi，并计算 bi 和其他 boox的 曼哈顿距离 p，并归一化

• 2.1 选出 p < 2 的集合，作为一个 cluster，并计算加权曼哈顿距离 wp。

• 2.2 在该 cluster 中挑选出最小的 wp 作为 bi 的 wp。

（3）遍历完毕后，挑出 wp 最小的 bi 作为最优 bbox，添加进最终结果集合中，并将其从 B 去除

（4）把与最优 bbox 的曼哈顿距离小于阈值 MD 的的 bbox 从 B 中去除

（5）不断重复 （2） - （4），每次都选出一个最优 bbox，直到 B 为空

注意：

（1）原文伪代码第 5 行：optimalConfuence 初始化成一个比较大的值就可以，不一定要是 Ip

（2）原文伪代码第 12 行：应该是 Proximity / si

4. 实验结果¶

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