目标检测中非极大值抑制是啥

目标检测中的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种常用的技术，用于处理在物体检测算法中可能出现的多个重叠预测框的问题。当模型生成一组候选区域（通常是边界框），每个区域对应着对物体的一个可能定位时，NMS会选择最有可能的对象，同时排除那些高度重叠并且被认为不太可能是独立对象的区域。

NMS的基本思想是选择每个类别概率最高的候选框，并根据IoU（Intersection over Union，即交并比）分数来判断是否保留。如果某个框与其他已选择的框有很高的重叠度，那么低得分的那个框会被舍弃，以避免同一个物体被多次识别。这个过程有助于减少误检和提高检测精度，因为在实际场景中，物体不会完全覆盖另一个物体。

相关问题

yolov5中非极大值抑制

在YOLOv5中，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种用于去除冗余边界框的技术，以提高目标检测的准确性和效率。当YOLOv5网络输出多个候选框时，NMS算法会根据一定的阈值筛选出最具代表性的目标框。

具体来说，NMS的实现步骤如下：
1. 对于每个类别，根据置信度对所有候选框进行排序。
2. 选择置信度最高的框，并将其作为最终输出结果之一。
3. 计算剩余候选框与当前选定框的重叠程度（通常使用IoU，即交并比）。
4. 移除与当前选定框重叠程度高于设定阈值的候选框。
5. 重复步骤2-4，直到所有候选框都被处理完毕。

通过NMS算法，可以有效地减少冗余的边界框，保留最具代表性的目标框。这样可以提高目标检测的准确性，并且减少了后续处理的计算量。

YOLOv2中非极大值抑制的意义

在YOLOv2中，目标检测模型会生成大量的候选框，每个候选框都可能包含一个物体。然而，有些候选框可能会重叠在同一个物体上，这就导致了多个候选框都被预测为同一个物体，从而降低了模型的准确性。

为了解决这个问题，YOLOv2使用了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）来过滤掉那些重叠的候选框。具体来说，NMS会按照预测得分从高到低对所有的候选框进行排序，并逐个遍历它们。对于每一个候选框，NMS会计算它与所有得分比它高的候选框之间的重叠程度，如果重叠程度大于一定的阈值，那么就将这个候选框舍弃。

通过非极大值抑制，YOLOv2能够更准确地预测出图像中的物体，并且避免了多个候选框预测同一个物体的问题。