yolo的iou nms

Intersection over Union交叉比

交叉的部分除以两者合并的总面积

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）

问题是yolo预测框 可能在一个物体上面出现多个

先保留预测值最大值的框
nms就是 清除掉iou大于阈值(比如0.5)的
防止一个物品有多个检测框bounding box。 因为大于0.5的说明它们是同一个物品 但是效果没有预测值最大值的框“自信” 所以删掉这些框

比起只拿一个最大值的框

防止一张图片有多个物体但只检测到了最明显的那个 因为第二个物品的框和最大值离得远 所以iou低

来源：What is YOLO algorithm? | Deep Learning Tutorial 31 (Tensorflow, Keras & Python)
科普视频作者codebasics