在深度学习的图像处理领域，目标检测是一个不可或缺的环节🔍。当我们使用算法在图片中寻找并定位多个物体时，有时会发现同一物体被多次检测到，这就需要一种机制来精简结果，避免重复。这时候，非极大值抑制（NMS）就登场了！🚫
简单来说，NMS就是一种过滤过程，它确保每个物体只被标记一次。当一个物体被模型识别后，NMS会检查其他检测结果，如果它们与当前检测重叠且置信度较低，则会被移除掉。这样一来，最终呈现的结果将更加简洁和准确。📊
例如，在一张照片中，如果我们正在识别汽车，可能会有多个框框出同一辆车的不同部分。NMS通过设定一个阈值，比如两个框的交并比（IoU）超过一定比例，那么置信度较低的那个框就会被抑制。这样，我们就能得到最准确的检测结果。🚗
通过这种方式，NMS不仅提高了目标检测的效率，还增强了模型的准确性，使得最终输出的检测框更加干净、明确。✨
目标检测 NMS 深度学习
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