yolo非极大值抑制

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，而非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是YOLO中用于去除多余边界框的一种技术。

在YOLO中，网络会在图像上生成多个边界框（bounding boxes），每个边界框都对应着一个可能的目标物体。由于同一个物体可能会被多个边界框检测到，因此需要使用NMS来选择最合适的边界框。

NMS的过程如下：
1. 对于每个类别，首先按照置信度（confidence score）对边界框进行排序，置信度越高表示边界框包含目标的可能性越大。
2. 选择置信度最高的边界框，并将其添加到最终输出的结果中。
3. 遍历剩余的边界框，计算它们与已选中边界框的重叠程度（如IoU），如果重叠程度大于设定的阈值，则将该边界框舍弃。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有边界框都被处理完。

通过使用NMS，可以有效地去除冗余的边界框，只保留置信度最高且不重叠的边界框，从而得到更准确的目标检测结果。