yolov8改进NMS

对于改进YOLOv8中的NMS（非极大值抑制）方法，有几种常见的方法可以尝试：

1. Soft-NMS：传统的NMS方法会直接将重叠度高的边界框剔除，而Soft-NMS通过降低重叠边界框的得分来减少它们的影响。这种方法可以提高检测结果的召回率，并保留更多的候选框。

2. IOU Loss：可以在YOLOv8的损失函数中加入IOU Loss，用于优化框框之间的重叠度。通过最小化IOU Loss，模型可以更加关注不同目标之间的唯一性，从而减少冗余的边界框。

3. Soft-NMS和IOU Loss结合：将Soft-NMS和IOU Loss结合起来使用，可以进一步提高NMS的效果。首先使用Soft-NMS进行边界框的抑制，然后在IOU Loss的基础上进行训练，以优化边界框之间的重叠度。

4. NMS后处理策略调整：可以调整NMS的阈值和参数来改进效果。例如，调整NMS的IoU阈值可以控制边界框的重叠度，从而影响检测结果。

5. Cascade NMS：Cascade NMS是一种级联的NMS方法，通过多次NMS操作来进一步去除冗余的边界框。这种方法可以提高检测结果的精度，但会增加计算成本。