NMS IOU threshold

是什么意思？

NMS IOU 阈值是指非极大值抑制（NMS）过程中使用的交并比（IOU）阈值。在目标检测中，NMS是一种常用的技术，用于去除冗余的检测结果。交并比是指两个边界框之间的重叠面积与它们的并集面积之比，如果交并比大于等于设定的阈值，则会选择重叠面积较大的框作为最终检测结果，而将其他框丢弃。因此，NMS IOU 阈值可以影响目标检测的精度和召回率。

相关问题

parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')

这是一个 argparse 模块中的代码，用于解析命令行参数中的 iou-thres 参数。它指定了一个浮点型的默认值为 0.45，并且带有一个帮助文本，用于解释这个参数的作用。具体来说，这个参数用于设置非极大值抑制（NMS）的 IoU 阈值，即当两个边界框的 IoU 大于这个阈值时，将较小的边界框删除。

from ultralyticsplus import YOLO, render_result # load model model = YOLO('keremberke/yolov8s-table-extraction') # set model parameters model.overrides['conf'] = 0.25 # NMS confidence threshold model.overrides['iou'] = 0.45 # NMS IoU threshold model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS class-agnostic model.overrides['max_det'] = 1000 # maximum number of detections per image # set image image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg' # perform inference results = model.predict(image) # observe results print(results[0].boxes) render = render_result(model=model, image=image, result=results[0]) render.show()

您这段代码使用了一个名为`ultralyticsplus`的Python包，该包似乎是由`ultralytics`公司开发的。这个包似乎是一个YOLO目标检测模型的封装，用于检测表格。

但是，我注意到您并没有提出任何问题。如果您有任何问题或需要更多帮助，请告诉我具体需要什么样的帮助，我会尽力回答您的问题。