🌟非极大值抑制（NMS）：让目标检测更精准🌟

在目标检测任务中，模型可能会在同一区域输出多个重叠的候选框，这无疑增加了筛选的难度。这时，就需要用到一种高效的方法——非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）！✨

想象一下，你有一堆相似的目标框，它们互相堆叠在一起，就像一群挤成一团的小鸟。这时，NMS会像一位经验丰富的指挥官，将那些冗余的框逐一剔除，只保留最符合要求的那个！🎯

具体流程是这样的：首先按置信度排序，从最高分开始遍历；然后计算与其他框的重叠程度（IoU），如果超过设定阈值，则移除分数较低的框。如此反复，直到所有框都被处理完毕。简单来说，就是“去粗取精”，确保每个目标只有一个最佳表示。🧐

这项技术广泛应用于YOLO、Faster R-CNN等算法中，为计算机视觉领域做出了巨大贡献！👏 想象未来，随着技术进步，NMS还会变得更加智能和强大，让我们拭目以待吧！🚀