【摘 要】
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在某些固定的工业应用场景中，对目标检测算法的漏检容忍性非常低。然而，提升召回率的同时，目标周围容易规律性产生一些无重叠的虚景框。传统的非极大值抑制（NMS）策略主要作用是抑制同一目标的多个重复检测框，无法解决上述问题。为此设计了一种各向异性NMS方法，对目标周围不同方向采取不同的抑制策略，能够有效消除规律性的虚景框。固定的工业场景中的目标形状和规律的虚景框往往具有一定关联性。为了促进各向异性NMS
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在某些固定的工业应用场景中，对目标检测算法的漏检容忍性非常低。然而，提升召回率的同时，目标周围容易规律性产生一些无重叠的虚景框。传统的非极大值抑制（NMS）策略主要作用是抑制同一目标的多个重复检测框，无法解决上述问题。为此设计了一种各向异性NMS方法，对目标周围不同方向采取不同的抑制策略，能够有效消除规律性的虚景框。固定的工业场景中的目标形状和规律的虚景框往往具有一定关联性。为了促进各向异性NMS在不同方向的精确执行，设计了一种比例交并比（IoU）损失函数，用来引导模型拟合目标的形状。此外，针对规则
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