PaPaPaPatrick
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1 year ago 所谓非极大值抑制：先假设有6个矩形框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A<B<C<D<E<F。
(1) 从最大概率矩形框F开始，分别判断A、B、C、D、E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;
(2) 假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。
(3) 从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断A、C与E的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。
(4) 重复这个过程，找到所有被保留下来的矩形框。
4）标准nms的缺点 1、NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零(即将重叠部分大于重叠阈值Nt的检测框移除)。在这种情况下，如果一个真实物体在重叠区域出现，则将导致对该物体的检测失败并降低了算法的平均检测率。
2、NMS的阈值也不太容易确定，设置过小会出现误删，设置过高又容易增大误检。
3、NMS一般只能使用CPU计算，无法使用GPU计算。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「有情怀的机械男」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45769063/article/details/115009278
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 原文: https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html © 康行天下