yoloV1非极大值抑制

YOLOv1中的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种在目标检测中常用的技术。在YOLOv1中，每个预测框都会有一个置信度得分，用于表示该框中是否包含目标物体以及置信度的程度。

NMS的目的是通过筛选出具有最高置信度的边界框，从而消除重叠的检测结果。具体而言，NMS算法的步骤如下：

1. 对于每个类别的边界框，按照置信度得分进行排序，从高到低排列。
2. 选择得分最高的边界框，并将其加入最终的检测结果列表中。
3. 对于剩余的边界框，计算它们与已选定边界框之间的重叠程度（可以使用IoU指标，即交并比），并移除重叠程度高于某个阈值的边界框。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有边界框都被处理完毕。

通过NMS算法，可以过滤掉那些与得分最高的边界框过于重叠的边界框，从而提供更加准确和稳定的检测结果。这在目标检测任务中特别有用，因为同一个目标可能会被多个预测框同时检测到。NMS技术在YOLOv1等一些早期的目标检测模型中得到了广泛的应用。