目标检测中的非极大值抑制(NMS)算法
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种常用于目标检测领域的算法。由于目标在图像中的形状和大小可能是各种各样的，所以为了能够较好地在图像中检测这些目标，通常会设计去生成数量众多、长宽各异的候选边界框。但是对于一个目标检测任务来说，理想的情况是一个目标只需输出一个最准确的边界框即可。在目标检测中，通常情况下会生成多个候选框（bounding boxes）来表示可能包含目标物体的区域。然而，这些候选框往往会有重叠的情况，因此需要利用非极大值抑制算法来选择最佳的候选框。
为了从多个候选边界框中选择一个最佳边界框，通常会使用非极大值抑制(NMS)算法，这种算法用于“抑制”置信度低的边界框并只保留置信度最高的边界框。
NMS算法的基本思想是通过设定一定的阈值，筛选出具有较高置信度的候选框，并去除重叠的框，保留最准确的框。
以下是一种常用的NMS算法流程：
- 根据所得到的候选框，按照其置信度进行排序，选择置信度最高的候选框，并将其加入最终的结果列表中。
- 计算剩余候选框与已选择的候选框的重叠部分的面积，计算方法通常采用两个框的交并比（IoU，Intersection over Union）。
交并比计算方法为：IoU = 交集面积 / （框1面积 + 框2面积 - 交集面积）
- 从剩余候选框中，去除与已选择的候选框重叠面积大于设定阈值的框。
- 重复步骤2和步骤3，直到所有的候选框都被处理完毕。
- 得到最终的筛选后的候选框列表。
NMS算法对于目标检测任务非常重要，可以有效地抑制框的冗余重叠，并选择出性能最好的候选框。这样可以提高目标检测算法的准确性和效率。
