NMS精简代码

NMS用于剔除图像中检出的冗余bbox，标准NMS的具体做法为：

step-1：将所有检出的output_bbox按cls score划分（如pascal voc分20个类，也即将output_bbox按照其对应的cls score划分为21个集合，1个bg类，只不过bg类就没必要做NMS而已）；

step-2：在每个集合内根据各个bbox的cls score做降序排列，得到一个降序的list_k；

step-3：从list_k中top1 cls score开始，计算该bbox_x与list中其他bbox_y的IoU，若IoU大于阈值T，则剔除该bbox_y，最终保留bbox_x，从list_k中取出；

step-4：选择list_k中top2 cls score(步骤3取出top 1 bbox_x后，原list_k中的top 2就相当于现list_k中的top 1了，但如果step-3中剔除的bbox_y刚好是原list_k中的top 2，就依次找top 3即可，理解这么个意思就行)，重复step-3中的迭代操作，直至list_k中所有bbox都完成筛选；

step-5：对每个集合的list_k，重复step-3、4中的迭代操作，直至所有list_k都完成筛选；

精简代码示例：

import numpy as np
import pdb

#dets shape: n,5
def nms(dets,th):
    
    x1=dets[:,0]
    y1=dets[:,1]
    x2=dets[:,2]
    y2=dets