2.4. 优缺点分析

2.4.1. 优点

• Soft-NMS可以很方便地引入到object detection算法中，不需要重新训练原有的模型、代码容易实现，不增加计算量（计算量相比整个object detection算法可忽略）。并且很容易集成到目前所有使用NMS的目标检测算法。
• NMS是Soft-NMS特殊形式，当得分重置函数采用二值化函数时，Soft-NMS和NMS是相同的。soft-NMS算法是一种更加通用的非最大抑制算法。

2.4.2. 缺点

• soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。除了以上这两种分数重置函数，我们也可以考虑开发其他包含更多参数的分数重置函数，比如Gompertz函数等。但是它们在完成分数重置的过程中增加了额外的参数。
• soft-NMS在训练中采用传统的NMS方法，仅在推断代码中实现soft-NMS。作者应该做过对比试验，在训练过程中采用soft-NMS没有显著提高。