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NMS是非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)的缩写，是目标检测中常用的一种算法。在目标检测中，检测到的目标可能会出现重叠的情况，这时需要使用NMS算法来去除重叠的检测结果，从而得到最终的目标检测结果。
NMS算法的基本思想是，对于检测结果中每个目标的预测框(通常用矩形框表示)，计算其置信度得分，然后按照置信度得分从大到小排序。接着，从得分最高的目标开始，将其与其余所有目标进行比较，如果与其重叠度高于一定阈值(通常为0.5)的目标存在，则将其删除，否则将其保留。依次对得分第二高、第三高...的目标进行处理，直到所有目标都被处理完毕。
NMS算法的核心在于对目标重叠度的判断，常用的判断方法有IoU(Intersection over Union，交并比)和IoM(Intersection over Minimum，交最小比)等。
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NMS即Non-maximum suppression，非极大值抑制。就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值,NMS是一种后处理方式，跟算法无关的方式。NMS应用在所有物体检测的方法里。其作用是可以快速去除重合度很高的且标定相对不是很准确的预测框。 NMS是一种Post-Procession(后处理)方式,跟算法无关的方式。 NMS应用在所有物体检测的方法里。 NMS物体检测的指标里,不允许出现多个重复的检测。
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NMS是一种Post-Procession(后处理)方式,跟算法无关的方式。 NMS应用在所有物体检测的方法里。 NMS物体检测的指标里,不允许出现多个重复的检测。
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