🌟 什么是NMS？

在目标检测任务中，模型可能会在同一区域生成多个重叠的候选框，非极大值抑制（NMS）是一种用于筛选出最佳检测结果的技术。简单来说，它通过去除冗余框，只保留置信度最高且与其他框重叠较少的那个。

🎯 NMS的原理

首先，按置信度排序候选框，从最高分开始检查每个框是否与已选中的框有较大的重叠（通常用交并比IoU衡量）。如果重叠超过设定阈值，则剔除当前框；反之则保留，并继续处理下一个框。最终得到一组互不干扰且置信度较高的检测结果。

💻 如何实现？

代码实现上，我们可以先按得分排序，然后逐个遍历候选框，计算它们之间的IoU，基于规则剔除多余的框。例如，使用Python和NumPy可以快速完成这一过程。此外，现代框架如TensorFlow或PyTorch也内置了NMS工具，直接调用即可。

💡 总结

NMS是目标检测中不可或缺的一部分，它不仅提高了结果的准确性，还优化了算法效率。掌握NMS原理，能帮助我们更好地理解深度学习模型的工作机制！💪✨