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NMS是非極大值抑制(Non-Maximum Suppression)的縮寫，是目標檢測中常用的一種算法。在目標檢測中，檢測到的目標可能會出現重疊的情況，這時需要使用NMS算法來去除重疊的檢測結果，從而得到最終的目標檢測結果。
NMS算法的基本思想是，對于檢測結果中每個目標的預測框(通常用矩形框表示)，計算其置信度得分，然后按照置信度得分從大到小排序。接著，從得分最高的目標開始，將其與其余所有目標進行比較，如果與其重疊度高于一定閾值(通常為0.5)的目標存在，則將其刪除，否則將其保留。依次對得分第二高、第三高...的目標進行處理，直到所有目標都被處理完畢。
NMS算法的核心在于對目標重疊度的判斷，常用的判斷方法有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，非極大值抑制。就是抑制不是極大值的元素，搜索局部的極大值,NMS是一種后處理方式，跟算法無關的方式。NMS應用在所有物體檢測的方法里。其作用是可以快速去除重合度很高的且標定相對不是很準確的預測框。 NMS是一種Post-Procession(后處理)方式,跟算法無關的方式。 NMS應用在所有物體檢測的方法里。 NMS物體檢測的指標里,不允許出現多個重復的檢測。
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NMS是一種Post-Procession(后處理)方式,跟算法無關的方式。 NMS應用在所有物體檢測的方法里。 NMS物體檢測的指標里,不允許出現多個重復的檢測。
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