NMS：目标检测界的“舞会英雄”

想象一下，你在一场盛大的化妆舞会中，每个人都想成为舞池中的焦点。但问题来了，如果每个人都是焦点，那谁来欣赏谁呢？这就是NMS大显身手的时刻，它的任务就是在这个“人山人海”的舞会中找到真正的明星。

NMS的魔法

NMS工作起来就像是舞会上的明星挑选师，它会告诉你：“在这一区域，只能有一个明星，其他人请暂时退场。”具体到目标检测，就是在一堆重叠的边界框中，只保留最有可能包含目标的那一个，其他的则被优雅地“请出舞池”。

1. 得分排序：将所有候选边界框（每个框都有一个与之相关的得分，表示检测到的对象在该框中的置信度）按照得分从高到低进行排序。

2. 选择最高得分的边界框：从排序后的列表中选择得分最高的边界框作为参考框。

3. 计算重叠度：对于剩余的每个边界框，计算它与参考框的交并比（IoU，Intersection over Union）。IoU是一个衡量两个边界框重叠程度的指标，计算公式为两个边界框交集的面积除以它们并集的面积。

4. 移除重叠较多的边界框：如果某个边界框与参考框的IoU超过了预定的阈值（这个阈值是一个超参数，需要根据具体任务进行调整），则认为这两个框重叠过多，将该边界框从候选列表中移除。

5. 重复选择和移除过程：从剩余的边界框中再次选择得分最高的框作为新的参考框，重复步骤3和步骤4，直到所有的边界框都被考虑过。

6. 输出结果：最终保留下来的边界框即为通过NMS处理后的结果，这些框被认为是对实际目标的最佳预测。