NMS 是"非极大抑制"(Non-Maximum Suppression)的缩写,是一种在目标检测算法中广泛使用的技术。它的主要目的是减少目标检测过程中的多余的边界框,以便只保留最佳的一个边界框。
在目标检测任务中,算法会对图像中可能出现目标的区域进行评分,并为它们生成边界框。由于多个边界框可能覆盖到同一个目标,因此需要一个方法来选择最合适的边界框。NMS 通过以下步骤实现这一目的:
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选择置信度最高的边界框(即目标存在的可能性最高的边界框)。
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抑制与这个边界框高度重叠的所有其他边界框。具体来说,会计算这些边界框与置信度最高的边界框的交并比(IoU),如果IoU超过某个阈值(例如0.5),则这些边界框会被认为是对同一个目标的多余检测,并因此被抑制。
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从剩下的边界框中再次选择置信度最高的边界框,重复上述过程,直到所有的边界框都被处理完毕。
通过NMS,我们可以确保每个目标只被检测一次,从而提高目标检测的准确性。这一技术在各种目标检测模型如YOLO、SSD、Faster R-CNN等中都有应用。