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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(xiàn)重疊的情況，這時需要使用NMS算法來去除重疊的檢測結(jié)果，從而得到最終的目標檢測結(jié)果。
NMS算法的基本思想是，對于檢測結(jié)果中每個目標的預(yù)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(guān)的方式。NMS應(yīng)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(yù)測框。 NMS是一種Post-Procession(后處理)方式,跟算法無關(guān)的方式。 NMS應(yīng)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(xiàn)多個重復(fù)的檢測。
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NMS是一種Post-Procession(后處理)方式,跟算法無關(guān)的方式。 NMS應(yīng)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(xiàn)多個重復(fù)的檢測。
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