NMS(Non-Maximum Suppression) 非极大值抑制

NMS  非极大值抑制：找到局部最大值，并删除邻域内其他的值。

简单说一下流程：

首先剔除背景（背景无需NMS），假设有6个边界框，根据分类置信度对这6个边界框做降序排列，假设顺序为A、B、C、D、E、F。

1. 从置信度最大的边界框A开始，分别判断B-F这5个边界框与A的交并比IOU是否大于设定的阈值；
2. 如果B、C和A的IOU超过阈值，则删除B、C，其余D、E、F保留；并且A是我们的一个输出；
3. 在保留的边界框D、E、F中选出置信度最大的D，继续判断D与E、F的IOU，和步骤2一样，如果IOU大于阈值，则删除该边界框，这里假设E、F都删除，则D是我们的第二个输出；
4. NMS就是一直重复上述过程，并且输出过程中所有的输出，这里的输出即为A、D。

 

交并比（IOU）：两边界框相交部分面积与相并部分面积之比。

 

参考：

https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/70211851

https://zhuanlan.zhihu.com/p/78504109