在计算机视觉领域，非极大值抑制（NMS, Non-Maximum Suppression）算法扮演着至关重要的角色！它主要用来筛选和过滤掉多余的检测框，从而提升目标检测模型的效果。🔍💻

想象一下，当你用一个强大的目标检测器扫描一张图片时，可能会得到许多重叠的检测框，每个框都声称自己发现了某个目标。这时，NMS算法就像一位公正的裁判，通过比较这些框的置信度得分，只保留最准确的那个，剔除那些冗余且分数较低的候选框。🎯💪

具体来说，NMS会先从所有候选框中找到置信度最高的框，然后依次与其它框进行重叠度（IoU, Intersection over Union）计算。如果两个框的重叠程度超过设定阈值，则去掉置信度较低的那个。如此反复操作，直到处理完所有框为止。🎯💯

这项技术广泛应用于各种场景，比如自动驾驶、安防监控等。有了NMS算法的帮助，我们能够更高效地识别和追踪目标物体，为生活带来更多便利！🚗👀