非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是目标检测中用于去除冗余检测框的一种重要算法，以下是关于它的详细介绍：
算法原理
- 在目标检测任务中，模型会对每个目标生成多个检测框，这些检测框可能有不同的置信度得分，并且会存在大量重叠的情况。NMS的目的就是在这些检测框中筛选出最具代表性的、置信度最高的检测框，同时抑制那些与它重叠度较高的冗余检测框。
- 算法首先根据检测框的置信度得分进行排序，选择得分最高的检测框作为基准框，然后计算其他检测框与该基准框的交并比（IoU）。如果某个检测框与基准框的IoU大于预先设定的阈值，则认为该检测框是冗余的，将其抑制（即从检测结果中移除）。接着，在剩余的检测框中再次选择得分最高的作为新的基准框，重复上述过程，直到所有检测框都被处理完毕。
具体实现步骤
- 输入处理：输入为模型输出的一系列检测框及其对应的置信度得分和类别标签。
- 排序：按照置信度得分从高到低对检测框进行排序。
- 循环处理：从排序后的第一个检测框开始，依次将其作为基准框，与后面的检测框计算IoU。
- 抑制判断：对于每个与基准框计算IoU的检测框，如果IoU大于设定的阈值，则将其标记为抑制状态。
- 输出结果：将未被抑制的检测框作为最终的检测结果输出。
在目标检测中的应用
- 提高检测精度：通过去除大量的冗余检测框，NMS能够显著减少误检和重复检测的情况，使得最终的检测结果更加准确和清晰，提高了目标检测的精度。
- 加速推理过程：在目标检测模型的推理阶段，减少了需要处理的检测框数量，从而加快了整个推理过程的速度，提高了检测的实时性。
局限性及改进
- 局限性：传统NMS基于固定的IoU阈值进行抑制，当目标之间存在相互遮挡、紧密排列等复杂情况时，可能会出现误抑制或漏抑制的问题。
- 改进：为了解决这些问题，一些改进的NMS算法被提出，如Soft-NMS、Adaptive-NMS等。Soft-NMS不是直接将重叠度高的检测框抑制掉，而是根据重叠度对其置信度得分进行衰减，从而在一定程度上保留了可能被误抑制的检测框。Adaptive-NMS则根据目标的密度等情况自适应地调整IoU阈值，在不同的场景下都能取得较好的抑制效果。