YOLOv8中的NMS(非极大值抑制)算法原理及应用

# 1. YOLOv8中的NMS算法概述

NMS（非极大值抑制）算法是一种广泛应用于目标检测中的后处理技术，其目的是从候选检测框中筛选出最优的检测结果，消除重叠或冗余的检测框。在YOLOv8目标检测框架中，NMS算法扮演着至关重要的角色，负责对网络输出的预测框进行筛选，生成最终的目标检测结果。

# 2. NMS算法原理

### 2.1 NMS算法的数学推导

#### 2.1.1 IoU计算

交并比（IoU）是衡量两个矩形框重叠程度的指标，计算公式为：

IoU = (Area of Overlap) / (Area of Union)

其中，重叠区域面积为：

Area of Overlap = min(box1_width, box2_width) * min(box1_height, box2_height)

联合区域面积为：

Area of Union = box1_width * box1_height + box2_width * box2_height - Area of Overlap

#### 2.1.2 置信度阈值和IoU阈值

NMS算法有两个关键参数：

- **置信度阈值**：低于此阈值的检测框将被过滤掉。
- **IoU阈值**：如果两个检测框的IoU大于此阈值，则IoU较小的检测框将被过滤掉。

### 2.2 NMS算法的实现步骤

NMS算法的实现步骤如下：

1. 对所有检测框按置信度降序排序。
2. 遍历检测框列表：
- 如果当前检测框的置信度低于置信度阈值，则跳过。
- 否则，将当前检测框标记为“保留”。
- 对于列表中剩余的检测框：
- 计算当前检测框与剩余检测框的IoU。
- 如果IoU大于IoU阈值，则将剩余检测框标记为“丢弃”。
3. 返回所有标记为“保留”的检测框。

**代码块：**

def nms(boxes, scores, iou_threshold=0.5, confidence_threshold=0.5):
    """
    非极大值抑制算法（NMS）

    Args:
        boxes: 检测框列表，每个元素为[x1, y1, x2, y2]
        scores: 检测框置信度列表
        iou_threshold: IoU阈值
        confidence_threshold: 置信度阈值

    Returns:
        保留的检测框列表
    """

    # 排序检测框
    sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1]
    boxes = boxes[sorted_indices]
    scores = scores[sorted_indices]

    # 初始化保留的检测框列表
    keep_boxes = []

    # 遍历检测框
    while boxes.size > 0:
        # 获取置信度最高的检测框
        box = boxes[0]
        score = scores[0]

        # 如果置信度低于阈值，则跳过
        if score < confidence_threshold:
            break

        # 将当前检测框标记为“保留”
        keep_boxes.append(box)

        # 计算当前检测框与剩余检测框的IoU
        ious = compute_ious(box, boxes[1:])

        # 将IoU大于阈值的检测框标记为“丢弃”