Yolov中的非极大值抑制

在物体检测中，一张图片可能会被检测出多个物体，而每个物体可能由多个边界框所表示。为了减少重复的检测结果，需要进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）。

NMS的基本思想是：对于每个类别，首先找到所有概率最大的边界框，并将其保留。然后，计算其余边界框与该框的重叠程度（IoU），如果重叠程度大于一定阈值（通常为0.5），则将该边界框删除。这一过程会不断进行，直到所有边界框都被处理完毕。

NMS能够有效地减少重复检测结果，提高检测的精度和效率。在YoloV中，NMS是在后处理阶段进行的，即在预测结果输出后，通过对每个类别进行NMS，得到最终的检测结果。