在深度学习领域，特别是在目标检测任务中，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）算法是一种非常重要的技术。它能够帮助我们从一系列候选框中筛选出最具有代表性的结果，避免重复检测。🔍
想象一下，在一张图片上，模型可能识别到多个重叠的目标，比如在一张足球比赛中，可能会标记出很多个球员的位置。这时，NMS 就会发挥作用，它通过比较这些重叠框的置信度分数，选择一个最优解，从而减少冗余。🏆
简单来说，NMS 的工作流程是这样的：首先，按照检测框的置信度进行排序；然后，选取最高分的框作为基准，去除掉与之重叠程度较高的其他框；接下来，继续对剩下的框重复上述步骤，直到所有框都被处理完。🛠️
通过这种方式，NMS 不仅提高了检测结果的准确性和效率，还使得最终输出的结果更加简洁和易于理解。👏
希望这篇简短的介绍能让你对 NMS 有一个基本的认识，并了解其在实际应用中的重要性。如果你有任何疑问或想要深入了解，请随时留言讨论！💬
深度学习 NMS 目标检测
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