YOLOv 独家原创改进：EfficiCLNMS——提升计算机视觉中目标检测的预测帧准确性

目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，而YOLOv（You Only Look Once）是一种广泛应用的目标检测算法。为了进一步提升目标检测的性能，我们进行了独家原创改进，开发了EfficiCLNMS（Efficient Center and Location Non-Maximum Suppression）算法。本文将详细介绍EfficiCLNMS的改进点，并提供相应的源代码。

EfficiCLNMS的改进主要集中在目标检测中的预测帧准确性方面。我们知道，在目标检测中，准确地定位和分类目标是至关重要的。EfficiCLNMS通过以下几个关键点来提高预测帧的准确性：

1. Efficient Center（高效中心点定位）：传统的目标检测算法通常使用边界框的左上角和右下角坐标来表示目标位置。然而，这种表示方式容易受到目标大小和比例的影响，导致检测结果不够准确。EfficiCLNMS引入了高效中心点定位的方法，通过使用目标边界框的中心点坐标来表示目标位置，减少了对目标大小和比例的敏感性，从而提高了目标检测的准确性。

2. Location Non-Maximum Suppression（位置非极大值抑制）：传统的非极大值抑制方法通常只考虑目标边界框之间的重叠程度来进行筛选，而忽略了目标位置的信息。EfficiCLNM