在計算機視覺中，進行目標檢測後得到多個得分高於閾值的目標區域，非極大抑制的作用對這些目標區域去冗餘。
在多個目標框中，先按照一定標準進行排序，例如，可以按照目標框的得分從大到小排序，同個顏色代表同個區域的目標框。
然後對計算與目標框區域面積重合大於0.3（自己設定的閾值，一般選0.3-0.5）框，將這些目標框刪除，如
然後計算刪除與下乙個目標框重合區域面積大於閾值框，不用與上游的目標框比較，最後篩選剩下的，則為最終保留的目標框。
在刪除目標框的過程中，可以看出，在同個區域重疊的目標框中，排序較前的目標框更容易被保留下來，這裡的排序規則可以有其他選擇，比如檢測行人的頭，目標框的得分比較接近，那麼我們可以選擇將目標框按右下角的y值從大到小排序，這樣較低區域的資訊就更多的被保留下來，意義在於我們可能比較想看臉多過於頭髮絲。
同樣的如果是覺得乙個目標框包含的資訊可能不夠，我們寧可範圍更大，不希望有資訊丟失，也可進行目標框的融合，而不是選擇單一的。
非極大值抑制（NMS）
非極大值抑制 nms 非極大值抑制顧名思義就是抑制不是極大值的元素，搜尋區域性的極大值。這個區域性代表的是乙個鄰域，鄰域有兩個引數可變，一是鄰域的維數，二是鄰域的大小。這裡不討論通用的nms演算法，而是用於在目標檢測中用於提取分數最高的視窗的。例如在行人檢測中，滑動視窗經提取特徵，經分類器分類識別後...
NMS非極大值抑制
非極大值抑制演算法 non maximum suppression for object detection in python 非極大值抑制演算法 nms 非極大值抑制 矩形框融合 nms 卷積網路改進實現 筆記 人臉檢測視窗選擇辦法 nms convnet 開源 如何用soft nms實現目標檢...
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