在计算机视觉领域，NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制） 是一个不可或缺的算法。它就像一位严谨的“筛选官”，在目标检测任务中剔除冗余框，确保最终结果更加精准。🤔

想象一下，当你用相机捕捉多只鸟儿时，系统可能会识别出多个重叠的鸟儿位置框。这时，NMS登场了！它会优先保留置信度最高的框，同时删除与其重合度较高的其他框，从而避免重复检测。🎯

匿名山对这一技术进行了深入研究，他提到：“NMS的核心在于设定合理的IOU阈值，这决定了模型如何平衡准确性和召回率。”💡 在实际应用中，NMS广泛用于物体检测框架如YOLO和Faster R-CNN中，为人工智能注入了更多智慧与效率。

尽管如此，NMS也并非完美无缺，有时会在密集场景下表现不佳。但正是这些挑战推动着技术不断进步，未来或许会有更高效的替代方案出现。🚀

AI 目标检测 NMS 非极大值抑制 匿名山