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YOLOv后处理技术：DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS、SIoU-NMS和Soft-NMS

YOLOv是一种广泛应用于计算机视觉领域的目标检测算法。在YOLOv中，后处理技术起着至关重要的作用，用于对检测到的目标进行筛选和优化。本文将介绍几种常用的后处理技术，包括DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS、SIoU-NMS和Soft-NMS，并提供相应的源代码实现。

  1. DIoU-NMS：
    DIoU-NMS（Distance Intersection over Union-NMS）是一种基于距离交并比的目标筛选方法。其主要思想是利用目标框之间的距离信息来调整交并比的计算。以下是DIoU-NMS的源代码实现：
def box_iou(box1, box2):
    # 计算两个框的交并比
    # 实现略

def box_diou(box1, box2):

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他