浅谈非极大值抑制和IOU

非极大值抑制，简称NMS，是一种获取局部最大值的有效算法。不管是one-stage还是two-stage，NMS都是其中的重要一环，被广泛应用于各种目标检测算法中。
下面以一个例子来简述非极大值抑制在目标检测中的应用。

在实际检测过程中，一个目标往往会检测出多个region proposal

很多时候，我们只希望保留一个region proposal，这个时候就需要使用NMS，具体做法为：
1.设定region proposal的置信度阈值，设定的阈值越小，消除的proposal越多，但是不建议设定过低，避免消除其他目标的proposal。一般设定阈值为0.5。
2.根据每个region proposal的置信度，对其按照降序排序
3.拿出置信度最高的region proposal A，对其他的region proposalB进行IOU操作，得出依次的值与设定的阈值进行比较，若大于阈值，则B筛掉。
4.重复第三步，直到完成所有的筛选

下面说一下什么是IOU：
IOU是两个区域重叠的部分除以两个区域集合部分，即交集比并集。通过设定的阈值，与IOU进行比较

通过IOU，可以实现对分类模型准确率的好坏的衡量。IOU越高，则模型预测越准确。