非极大值抑制(Non-Maximum-Suppression, NMS)

含义说明：

像下面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制：先假设有6个矩形框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。

(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;

(2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。

(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。

就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。

应用范围：

非极大值抑制NMS在目标检测，定位等领域是一种被广泛使用的方法。对于目标具体位置定位过程，不管是使用sw(slidingWindow)还是ss(selective search)方法，都会产生好多的候选区域。实际看到的情形就是好多区域的交叉重叠，难以满足实际的应用。如下图所示。

针对该问题有3种传统的解决思路。

         第一种，选取好多矩形框的交集，即公共区域作为最后的目标区域。

         第二种，选取好多矩形框的并集，即所有矩形框的最小外截矩作为目标区域。当然这里也不是只要相交就直接取并集，需要相交的框满足交集占最小框的面积达到一定比例(也就是阈值)才合并。

         第三种,也就是本文的NMS，简单的说，对于有相交的就选取其中置信度最高的一个作为最后结果，对于没相交的就直接保留下来，作为最后结果。

         总体来说，3种处理思路都各有千秋，不能一概评论哪种好坏。各种顶会论文也会选择不同的处理方法。

 

参考文章：

http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50187029

http://blog.youkuaiyun.com/u014365862/article/details/53376516

http://blog.youkuaiyun.com/zchang81/article/details/70211851