非极大值抑制

1. 什么是非极大值抑制

非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制非极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。

2. 为什么要用非极大值抑制

以目标检测为例：目标检测的过程中在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间可能会有重叠，此时我们需要利用非极大值抑制找到最佳的目标边界框，消除冗余的边界框。Demo如下图：

左图是人脸检测的候选框结果，每个边界框有一个置信度得分(confidence score)，如果不使用非极大值抑制，就会有多个候选框出现。右图是使用非极大值抑制之后的结果，符合我们人脸检测的预期结果。

3. 如何使用非极大值抑制

前提：目标边界框列表及其对应的置信度得分列表，设定阈值，阈值用来删除重叠较大的边界框。
IoU：intersection-over-union，即两个边界框的交集部分除以它们的并集。

非极大值抑制的流程如下：

• 根据置信度得分进行排序
• 选择置信度最高的比边界框添加到最终输出列表中，将其从边界框列表中删除
• 计算所有边界框的面积
• 计算置信度最高的边界框与其它候选框的IoU。
• 删除IoU大于阈值的边界框
• 重复上述过程，直至边界框列表为空。