非极大值抑制（Nonmaxsuppression）的原理是什么？

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在Coursera吴恩达的深度学习课程中，针对停止目标检测可能出现的问题，你的算法可能需要对同一对象进行多次检测。这包括非极大值抑制（non-max suppression）等方法，以确保检测的准确性。

来源Coursera吴恩达深度学习课程目前为止的目标检测中可能出现的问题是你的算法可能对同一个对象做出多次检测。非极大值抑制non-maxsupp

来源Coursera吴恩达深度学习课程

目前为止的目标检测中可能出现的问题是你的算法可能对同一个对象做出多次检测。非极大值抑制non-max suppression这个方法可以确保你的算法对每个对象只检测一次我们讲一个例子。

假设你需要在这张图片里检测行人和汽车你可能会在上面放个19×19网格理论上这辆车只有一个中点所以它应该只被分配到一个格子里左边的车子也只有一个中点所以理论上应该只有一个格子做出有车的预测。

但是当你实际在运行算法时会出现上图的情况可能好几个格子会认为有车。

当你在361个格子上都运行一次图像检测和定位算法最后可能会对同一个对象做出多次检测所以非极大值抑制做的就是清理这些检测结果。这样一辆车只检测一次而不是每辆车都触发多次检测。