非最大值抑制（Non-Maximum Supression,NMS）的原理

參考吳恩達深度學習課程總結 非最大值抑制，顧名思義抑制最大值之外的元素，可以理解爲局部最優。 卷積滑窗檢測算法，在實際的運行中，例如YOLO網絡中，可能會遇到一個問題，如果YOLO網絡中將原始圖像分的很精細， S × S S\times S S×S中S的值很大，如圖所示爲一個 19 × 19 19\times 19 19×19的圖片，在檢測中運行卷積滑窗檢測算法後，可能不止一個單元格認爲其含有預測

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