非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种在目标检测任务中常用的后处理技术，主要用于消除冗余的检测框，确保每个目标仅保留一个最具代表性的检测框。NMS的主要目的是减少多个检测框重叠在同一个目标上的情况，从而提高检测结果的精确度。
NMS的基本步骤
NMS的实现步骤如下：
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排序：根据检测框的置信度分数（confidence score）对所有检测框进行排序，通常从高到低排序。
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选择最大值：选择置信度最高的检测框作为当前的基准框，并将其从列表中移除。
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计算重叠区域：计算剩余检测框与基准框之间的交并比（Intersection over Union, IoU）。
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抑制重叠框：将所有与基准框的IoU超过设定阈值（如0.5）的检测框从列表中移除。
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重复：重复步骤2至4，直到列表为空。
NMS的详细解释
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排序
- 根据检测器生成的所有检测框的置信度分数进行排序。置信度分数表示检测器对检测框中包含目标的信心。
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选择最大值
- 选择置信度最高的检测框作为基准框。这意味着我们认为这个框最有可能包含一个目标。
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计算重叠区域
- 对于剩余的每个检测框，计算它与基准框的IoU。IoU是两个框的交集面积除以它们的并集面积，用于衡量两个框之间的重叠程度。
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抑制重叠框
- 如果某个检测框与基准框的IoU超过了设定的阈值（例如0.5），则认为它是一个冗余的框，将其移除。
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重复
- 重复上述步骤，直到所有检测框都被处理完毕。
NMS的优点和缺点
优点
- 简洁高效：NMS是一种简单且计算高效的方法，广泛应用于实际目标检测系统中。
- 有效减少冗余：通过消除重叠的检测框，NMS可以有效提高检测结果的质量。
缺点
- 固定阈值：NMS使用固定的IoU阈值，这可能不适用于所有场景。如果阈值设置不当，可能会导致误删除或保留过多检测框。
- 密集目标检测困难：对于密集目标（如拥挤的人群或密集的物体），NMS可能会误删除真实的检测框，因为这些目标通常非常接近，IoU较高。
NMS的变种
为了解决标准NMS的一些缺陷，研究人员提出了一些改进版本：
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软NMS（Soft-NMS）
- 与标准NMS不同，软NMS不会完全移除重叠的检测框，而是根据IoU降低它们的置信度分数。这样可以保留更多潜在的正确检测框，特别是在密集目标场景中。
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类间NMS（Class-wise NMS）
- 在多类别检测任务中，分别对每个类别应用NMS，避免不同类别的目标互相干扰。
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加权NMS（Weighted NMS）
- 对于重叠的检测框，通过加权平均的方式生成一个新的检测框，从而更准确地表示目标的位置和大小。
NMS在鱼类目标检测中的应用
在鱼类目标检测中，NMS同样是一个关键步骤。考虑到水下环境的复杂性和鱼类行为的多样性，NMS可以帮助减少冗余检测，提高检测精度。例如：
- 消除重复检测：在同一条鱼被多个检测框覆盖的情况下，NMS可以确保只保留一个最可靠的检测框。
- 提高检测效率：通过减少冗余框，NMS可以减少后续处理的计算量，提高整体检测系统的效率。
综上所述，非极大值抑制（NMS）是目标检测系统中的一个重要组件，通过抑制冗余检测框，能够显著提升检测结果的准确性和可靠性。在实际应用中，根据具体需求选择合适的NMS变种，可以进一步优化检测性能。