16、目标检测模型：YOLO与Faster R-CNN详解

目标检测模型：YOLO与Faster R-CNN详解

1. 非极大值抑制（NMS）

在目标检测中，常常会出现大量重叠的边界框。例如，一个平面可能覆盖了多个网格单元，导致被多次检测到。为了解决这个问题，我们需要在后期处理流程中执行非极大值抑制（NMS）。

NMS的核心思想是移除与概率最高的边界框重叠的框，也就是移除那些非极大值的框。具体操作步骤如下：
1. 按概率对所有边界框进行排序，优先处理概率最高的框。
2. 对于每个框，计算其与其他所有框的交并比（IoU）。
3. 移除IoU超过一定阈值（通常在0.5 - 0.9之间）的框。

以下是NMS的伪代码实现：

sorted_boxes = sort_boxes_by_confidence(boxes)
ids_to_suppress = []
for maximum_box in sorted_boxes:
    for idx, box in enumerate(boxes):
        iou = compute_iou(maximum_box, box)
        if iou > iou_threshold:
            ids_to_suppress.append(idx)
processed_boxes = np.delete(boxes, ids_to_suppress)

在实际应用中，TensorFlow提供了自己的NMS实现，即 tf.image.non_max_suppression(boxes, ...)