NMS（Non-Maximum Suppression）是一种在计算机视觉领域常用的技术，用于处理目标检测算法中的重叠框问题。在目标检测任务中，算法通常会生成多个候选框来表示可能包含目标的区域。由于图像中的目标可能以不同的尺度和位置出现，这些候选框往往会有一定的重叠。

NMS的目标是从这些重叠的候选框中选择出最佳的框，以提高目标检测算法的准确性和效率。它的工作原理是通过一系列的步骤来筛选候选框，保留最具代表性的框，同时去除冗余的框。

NMS会根据目标检测算法输出的置信度对所有的候选框进行排序，将置信度最高的框作为初始选取的框。

接下来，NMS会计算初始选取的框与其他框的重叠程度，通常使用IoU（Intersection over Union）来度量两个框的重叠程度。IoU是通过计算两个框的交集面积除以它们的并集面积得到的。

然后，NMS会将与初始选取的框重叠程度高于一定阈值的其他框进行筛选，将它们从候选框列表中移除。

NMS会重复以上步骤，选择下一个置信度最高的框作为新的初始选取的框，直到所有的候选框都被处理完毕。

通过这样的筛选过程，NMS能够保留最具代表性的框，并且去除冗余的框，从而得到最终的目标检测结果。

NMS在目标检测算法中起到了重要的作用，它能够提高算法的准确性，同时减少了重叠框带来的冗余计算，提高了算法的效率。NMS被广泛应用于各种目标检测算法中，如Faster R-CNN、YOLO等。

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