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前言：Hello大家好，我是小哥谈。NMS是指非极大值抑制（non maximum suppression），它是一种常用于物体检测任务的算法。在物体检测中，通常会有多个预测框（bounding box）被提议出来，并且这些框可能存在重叠或者重复的情况。NMS的目的就是通过抑制非极大值的方式，来选择出最具代表性的框。本节课就给大家介绍一下非极大值抑制的概念、原理及其算法实现。🌈
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在目标检测任务中，一个目标可能会被多个边界框检测到，这些边界框可能会有不同的位置和大小，但表示同一个目标。 非极大值抑制 （Non-Maximum Suppression， NMS ）是一种常用的方法，用于抑制这些重叠的边界框，只保留置信度最高的那个边界框，从而得到最终的目标检测结
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非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是目标检测中常用的一种技术，它的主要作用是去除冗余和重叠过高的框，并保留最佳的几个。 NMS计算的具体步骤如下： 首先根据目标检测模型输出结果，得到一系列候选框及其对应的概率分数。 对所有候选框按照概率分数进行降序
作者主页： 爱笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度学习,YOLO,活动领域博主 爱笑的男孩。擅长深度学习,YOLO,活动,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域. https://blog.csdn.net/Code_and516?type=collect 个人介绍：打工人。 分享内容
