非最大值抑制详解

非最大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是目标检测中一个非常重要的步骤，它在滑动窗口搜索或者锚框生成等方法生成的候选目标中，寻找出最具代表性的目标。

在目标检测中，模型会生成多个候选框或者锚框，每一个候选框都带有一个置信度分数，表示该框内是否包含目标以及预测准确度。之后我们需要在这些候选框中，找出最具代表性的目标框。这时候，NMS就可以派上用场了。

下面是非最大值抑制的基本步骤：

1. 对所有候选框按照其内部目标的置信度（confidence score）进行排序，选择置信度最高的候选框，并将其加入输出列表中；

2. 对剩余的候选框，计算它们与输出列表中已经选择的框的重叠程度（overlap），如果重叠程度大于一定阈值（比如0.5），则将该候选框从列表中删除；

3. 迭代执行步骤1和2，直到所有候选框都被处理过。

这个过程可以用如下的伪代码来表示：

def nms(detections, threshold):
    # detections: 输入的所有候选框
    # threshold: 重叠程度阈值
    boxes = detections[:, :4]
    scores = detections[:, 4]
    picked = []

    _, idxs = scores.sort(0, descending=True)

    while len(idxs) > 0:
        current_idx = idxs[0]
        picked.append(current_idx.item())
        if len(idxs) == 1:
            break
        
        remain_boxes = boxes[idxs[1:], :]
        current_box = boxes[current_idx, :]
        iou = calc_iou(current_box, remain_boxes)
        idxs = idxs[1:][iou < threshold]

    return detections[picked, :]

其中，detections指的是所有候选框（每行包含4个坐标和一个置信度分数），threshold是重叠程度阈值。

该函数首先将所有候选框按照置信度进行降序排列，然后循环进行以下操作：

1. 将当前置信度最高的候选框加入输出列表picked中；

2. 计算当前候选框与剩余的候选框的重叠程度，并将重叠程度大于阈值的候选框从候选列表idxs中删除；

3. 循环执行上述操作，直到候选框都被处理完。

最后，函数将被选中的候选框组成新的数组返回。

需要注意的是，NMS算法通常是针对单类别的目标检测，对于多类别的情况需要分别进行处理。此外，NMS的重叠程度阈值是一个关键参数，需要根据具体场景进行调整。较大的阈值可以让算法更加激进，去掉更多的候选框，但可能会漏掉一些真实目标；较小的阈值可以让算法更加保守，保留更多的候选框，但可能会留下一些重复的目标。