Non-maximum suppression简称NMS，NMS又称非极大值抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值,NMS是一种Post-Procession(后处理)方式，跟算法无关的方式。NMS应用在所有物体检测的方法里，它是目标检测管道中的一个必要组成部分。
其作用是可以快速去除重合度很高的且标定相对不是很准确的预测框，但是这种方法有一个缺点：对于重合度很高的目标不友好。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。
NMS算法的主要思想是：先对网络预测出的所有边界框按照分数由高到低排序，然后选取分数最高的预测框作为target，分别计算target与其余剩下的预测框的重叠程度(用IoU来衡量)，若重叠程度大于某一预先设定的阈值，则认为该预测框与target是同时负责预测同一个物体的，所以将该边界框删除，否则予以保留。接着在未被删除的预测框中选择分数最高的预测框作为新target，重复以上过程，直至判断出所有的框是否应该删除。
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