💥非极大值抑制NMS✨算法深度解读🔥

在目标检测领域，非极大值抑制（NMS）算法是不可或缺的一部分！ 🛠️它能有效筛选出重叠框中最具代表性的候选框，从而提升模型性能。简单来说，当多个检测框重叠时，NMS会保留置信度最高的框，剔除其余冗余框，让结果更加精准！🎯

算法流程如下：

1️⃣ 初始化所有检测框，并按置信度排序；

2️⃣ 选取最高置信度框作为基准；

3️⃣ 计算其他框与基准框的交并比（IoU），剔除超过阈值的重叠框；

4️⃣ 循环执行步骤2-3，直到处理完所有框。

通过NMS，我们不仅减少了冗余计算，还优化了最终展示的效果！💡无论是YOLO还是Faster R-CNN，都广泛采用这一技术。掌握了NMS，你就向高手进阶了一大步！💪🚀

深度学习 目标检测 NMS算法