📚非极大值抑制原理🔍

在计算机视觉领域，非极大值抑制（NMS, Non-Maximum Suppression）是一种常用的算法，用来过滤冗余检测框。简单来说，就是当多个框重叠时，只保留最“优秀”的那个框，去掉多余的干扰项。🤔

想象一下，你在一个图片里找到了一堆相似的目标，比如一群猫。每个猫都有一个边界框包围着它，但有些框可能会重叠或者位置偏移。这时就需要用到NMS了！它会计算每个框的置信度得分，然后按照分数从高到低排序。接着，高分框会检查周围所有低分框，如果发现某个低分框和自己重叠过多，就会被无情地移除掉。只剩下那些真正突出且精准的目标框。🐱‍🏍

通过这种方式，不仅提高了目标检测的准确性，还大大减少了不必要的计算量。无论是自动驾驶还是人脸识别，NMS都功不可没。👏

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