NMS（Non-Maximum Suppression）是一種在計算機視覺領域常用的技術，用于處理目標檢測算法中的重疊框問題。在目標檢測任務中，算法通常會生成多個候選框來表示可能包含目標的區域。由于圖像中的目標可能以不同的尺度和位置出現，這些候選框往往會有一定的重疊。

NMS的目標是從這些重疊的候選框中選擇出最佳的框，以提高目標檢測算法的準確性和效率。它的工作原理是通過一系列的步驟來篩選候選框，保留最具代表性的框，同時去除冗余的框。

NMS會根據目標檢測算法輸出的置信度對所有的候選框進行排序，將置信度最高的框作為初始選取的框。

接下來，NMS會計算初始選取的框與其他框的重疊程度，通常使用IoU（Intersection over Union）來度量兩個框的重疊程度。IoU是通過計算兩個框的交集面積除以它們的并集面積得到的。

然后，NMS會將與初始選取的框重疊程度高于一定閾值的其他框進行篩選，將它們從候選框列表中移除。

NMS會重復以上步驟，選擇下一個置信度最高的框作為新的初始選取的框，直到所有的候選框都被處理完畢。

通過這樣的篩選過程，NMS能夠保留最具代表性的框，并且去除冗余的框，從而得到最終的目標檢測結果。

NMS在目標檢測算法中起到了重要的作用，它能夠提高算法的準確性，同時減少了重疊框帶來的冗余計算，提高了算法的效率。NMS被廣泛應用于各種目標檢測算法中，如Faster R-CNN、YOLO等。

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