yolo种的NMS简述一下

YOLO中的NMS（Non-maximal suppression，非极大值抑制）算法用于从检测结果中提取出最有可能的对象和位置。NMS的主要目的是消除重叠的边界框，以便只保留最准确的边界框。

NMS的步骤如下[^2]：
1. 对于每个类别，首先根据置信度对所有边界框进行排序。
2. 选择置信度最高的边界框，并将其添加到最终的检测结果中。
3. 对于剩余的边界框，计算它们与已选择的边界框的重叠程度（如IoU）。
4. 如果重叠程度大于预设的阈值（如0.5），则将该边界框舍弃；否则，将其添加到最终的检测结果中。
5. 重复步骤2-4，直到所有边界框都被处理完毕。

通过NMS算法，YOLO能够选择出最有可能的对象和位置，从而提高检测的准确性。