Soft-NMS算法（改进的NMS算法）
原版的NMS算法，即非极大值抑制，其大致思路：获得得分最高的预选框，然后计算其它预选框与其重叠区域，如果大于某一阈值，则将其舍弃。
可能产生的问题：目标的漏检，如下图所示：
由于得分最高的那个框已经被选出来了，得分第二高的框与其重叠面积过大，因此通过NMS后被舍弃了，导致第二匹马不能被检测出来，为了解决这个问题，Soft-NMS出现了。
Soft-NMS
核心思路上，基于原版的，其实就添加了一个环节，当选出第一个得分最高的预选框，并用其余框与其进行重叠区域面积（IOU）计算之后，若所有预选框都被舍弃了，那么此时，将原来得分第二高的预选框也纳入最终结果之中，并用剩余的预选框与得分第二高的这个框进行IOU的计算，如此往复。
