NMS即non maximum suppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等）中，最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率。本文来通过Pytorch实现NMS算法。
如果你在做计算机视觉(特别是目标检测)，你肯定会听说过非极大值抑制(nms)。网上有很多不错的文章给出了适当的概述。简而言之，非最大抑制使用一些启发式方法减少了输出边界框的数量，例如交叉除以并集(iou)。
在PyTorch的文档中说：NMS 迭代地删除与另一个（得分较高）框的 IoU 大于 iou_threshold 的得分较低的框。
为了研究其如何工作，让我们加载一个图像并创建边界框
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https://avoid.overfit.cn/post/1ffeb08f8ea4494cb992b0ad05db174b
标签：NMS,抑制,矩形框,PyTorch,极大值,rcnn From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/16861919.html