什么是非极大值抑制（NMS）

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种在目标检测中广泛应用的算法，其主要目的是从多个候选边界框中选择最佳边界框，去除冗余的边界框，从而提高检测结果的准确性。

NMS算法的基本思想是搜索局部极大值，并抑制非极大值元素。具体来说，它通过以下步骤实现：

1. 排序：首先，将所有候选边界框按照置信度（或得分）从高到低进行排序。
2. 选择：选择得分最高的边界框作为当前最优边界框，并将其加入最终结果集合中。
3. 抑制：计算当前最优边界框与其他所有未被选择的边界框之间的重叠程度（通常使用IoU，即交并比）。如果某个边界框与当前最优边界框的IoU超过预设阈值，则将该边界框的置信度降低或直接移除。
4. 重复：重复上述选择和抑制步骤，直到所有边界框都被处理完毕。

NMS在目标检测中的应用非常广泛，例如在RCNN、Fast-RCNN、YOLO等算法中都有使用。此外，NMS不仅用于目标检测，还应用于其他计算机视觉任务如边缘检测和三维重建。

需要注意的是，虽然NMS算法简单有效，但在某些情况下可能会存在缺陷，例如对重叠程度较高的边界框处理不够精细。因此，研究者们提出了多种改进方法，如Soft-NMS，通过惩罚衰减的方式处理重叠边界框。

总之，非极大值抑制（NMS）是一种关键的后处理技术，通过抑制非极大值元素来减少冗余边界框，从而提高目标检测的准确性和效率。