枉费红笺的博客

综上所述，在目标检测竞赛中，综合运用上述多样化的训练策略，从数据处理、模型训练到后处理的每一个环节进行精细优化，能够显著提升模型的性能，使其在复杂的实际场景中取得更好的检测效果。

目标检测竞赛中的训练策略非常多样，关键在于数据的充分准备与增强，合理的损失函数设计，适合的正负样本采样，学习率策略的调整，以及适当的模型优化。常见的竞赛平台如Kaggle和各类挑战赛中，结合以上策略，能够显著提高模型的性能和效果。

非极大值抑制（Non-maximum suppression，NMS）在目标检测中的主要作用是对目标检测算法输出的一系列候选框进行筛选，去除冗余的候选框，保留最终的检测结果。具体地说，在目标检测算法中，通常会生成多个候选框，每个候选框都可能包含一个目标物体。然而，这些候选框之间往往存在重叠，因此需要进行筛选。非极大值抑制就是其中一种常用的筛选方法。具体实现时，可以使用贪心法来进行优化，先按照得分大小对所有候选框进行排名，选择得分最高的一个框，将其加入最终输出列表。