yolov5中nms

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是YOLOv5中的一个重要步骤。在目标检测任务中，YOLOv5网络会生成大量的候选框，并且可能存在多个候选框预测同一个目标。为了消除冗余的候选框，NMS被用来筛选最终的检测结果。

NMS的过程如下：
1. 对所有的候选框按照预测目标的置信度进行排序。
2. 选择置信度最高的候选框，并将其与其他候选框进行比较。
3. 如果两个候选框的重叠面积超过了一定的阈值（如0.5），则将置信度较低的候选框剔除。
4. 重复步骤3，直到所有的候选框都被处理完毕。

通过NMS，可以保留置信度最高且不重叠的候选框，从而得到最终的目标检测结果。这样可以减少冗余的检测结果，并提高检测精度。

相关问题

yolov5中NMS

在YOLOv5中，NMS（非极大值抑制）是一种用于去除冗余边界框的技术。NMS的实现在代码中的这一部分：c = x[:, 5:6] * (0 if agnostic else max_wh) # classes，其中x[:, 5:6]表示类IDX，而max_wh是一个偏移量。这里的agnostic参数决定了NMS是对多个类别一起进行计算还是按照不同的类别分别计算NMS，当agnostic为True时，表示多个类别一起计算NMS，而当agnostic为False时，表示按照不同的类别分别计算NMS。通过NMS，可以根据预测框的得分和重叠度，选择最具有代表性的边界框作为最终的检测结果。

yolov5修改nms

对于修改 YOLOv5 中的 NMS，可以在 `detect.py` 文件中的 `non_max_suppression` 函数中进行修改。具体来说，可以调整 `iou_threshold` 参数来改变 NMS 的阈值，也可以修改 `max_det` 参数来控制每个类别最多检测出多少个目标。

另外，如果需要修改 NMS 的具体实现方式，可以参考 `utils/general.py` 文件中的 `non_max_suppression` 函数，自行实现新的 NMS 算法。