在计算机视觉领域，非极大值抑制（NMS, Non-Maximum Suppression）算法是处理目标检测结果的重要手段之一。它通过筛选冗余的边界框，保留最佳候选区域，从而提升模型精度和效率。🔍

首先，算法会对所有候选框按置信度排序，从最高分开始逐一检查。当发现某框与已选框重叠程度较高时，则将其剔除，避免重复检测。🎯这个过程就像在一堆相似的物品中挑选最符合要求的那个，确保最终结果既精准又简洁。

实现步骤大致分为三步：初始化候选列表、迭代选择最优项、更新剩余框集合。每一步都经过精心设计，以保证输出结果的高质量。⚙️

NMS不仅广泛应用于目标检测任务中，还为后续研究提供了坚实基础。无论是自动驾驶还是安防监控，这一技术都在默默贡献着自己的力量。💡

目标检测 算法解析 NMS

标 签：