非極大值抑制（nms）
nms的演算法步驟如下：
# input：所有**出的bounding box (bbx)資訊（座標和置信度confidence）， iou閾值（大於該閾值的bbx將被移除）for object in all objects:
(1) 獲取當前目標類別下所有bbx的資訊
(2) 將bbx按照confidence從高到低排序,並記錄當前confidence最大的bbx
(3) 計算最大confidence對應的bbx與剩下所有的bbx的iou,移除所有大於iou閾值的bbx
(4) 對剩下的bbx，迴圈執行(2)和(3)直到所有的bbx均滿足要求（即不能再移除bbx）
注意的是，nms是對所有的類別分別執行的。舉個栗子，假設最後**出的矩形框有2類（分別為cup, pen）,在nms之前，每個類別可能都會有不只乙個bbx被**出來，這個時候我們需要對這兩個類別分別執行一次nms過程。
我們用python編寫nms**，假設對於一張，所有的bbx資訊已經儲存在乙個字典中，儲存形式如下：
def compute_iou(x1,y1,x2,y2,xx1,yy1,xx2,yy2):
s1=(x2-x1+1)*(y2-y1+1)
s2=(xx2-xx1+1)*(yy2-yy1+1)
***1=max(x1,xx1)
yyy1=max(y1,yy1)
***2=min(x2,xx2)
yyy2=min(y2,yy2)
ins= max(0,***2-***1)*max(0,yyy2-yyy1)
return ins/(s1+s2-ins+1e-6)
def nms(dic,threshold):
for class_name,bbox in dic.items():
bbox.sort(key=lambda x:x[-1],reverse=1)
res =
while bbox:
cur = bbox.pop(0)
for i in bbox:
iou = compute_iou(cur[0],cur[1],cur[2],cur[3],i[0],i[1],i[2],i[3])
if iou>threshold:
bbox.remove(i)
return res
print(nms(,0.5))
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