NMS（Non-Maximum Suppression）是一種在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域常用的技術(shù)，用于處理目標(biāo)檢測(cè)算法中的重疊框問(wèn)題。在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，算法通常會(huì)生成多個(gè)候選框來(lái)表示可能包含目標(biāo)的區(qū)域。由于圖像中的目標(biāo)可能以不同的尺度和位置出現(xiàn)，這些候選框往往會(huì)有一定的重疊。

NMS的目標(biāo)是從這些重疊的候選框中選擇出最佳的框，以提高目標(biāo)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性和效率。它的工作原理是通過(guò)一系列的步驟來(lái)篩選候選框，保留最具代表性的框，同時(shí)去除冗余的框。

NMS會(huì)根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)算法輸出的置信度對(duì)所有的候選框進(jìn)行排序，將置信度最高的框作為初始選取的框。

接下來(lái)，NMS會(huì)計(jì)算初始選取的框與其他框的重疊程度，通常使用IoU（Intersection over Union）來(lái)度量?jī)蓚€(gè)框的重疊程度。IoU是通過(guò)計(jì)算兩個(gè)框的交集面積除以它們的并集面積得到的。

然后，NMS會(huì)將與初始選取的框重疊程度高于一定閾值的其他框進(jìn)行篩選，將它們從候選框列表中移除。

NMS會(huì)重復(fù)以上步驟，選擇下一個(gè)置信度最高的框作為新的初始選取的框，直到所有的候選框都被處理完畢。

通過(guò)這樣的篩選過(guò)程，NMS能夠保留最具代表性的框，并且去除冗余的框，從而得到最終的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。

NMS在目標(biāo)檢測(cè)算法中起到了重要的作用，它能夠提高算法的準(zhǔn)確性，同時(shí)減少了重疊框帶來(lái)的冗余計(jì)算，提高了算法的效率。NMS被廣泛應(yīng)用于各種目標(biāo)檢測(cè)算法中，如Faster R-CNN、YOLO等。

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