在计算机视觉领域，尤其是目标检测任务中，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种非常实用的技术🔍。它的主要作用是筛选出最优的目标检测框，避免重复检测的问题。当我们使用一些算法（如YOLO或Faster R-CNN）进行目标检测时，模型可能会对同一个目标生成多个重叠的边界框 bbox️。这时，NMS就会介入，通过比较这些框的置信度分数，保留得分最高的框，并抑制那些重叠度高的低分框。

简单来说，NMS就像是一个“清理工具”，帮助我们从一堆相似的检测结果中挑选出最准确的那个候选框，从而提高检测精度和效率💪。例如，在一张图片里有多个相同的目标，比如足球场上有很多球员，模型可能识别出多个相似的球员框，而NMS会确保每个球员只被标记一次。这样不仅让结果更整洁，也提升了后续处理的速度和准确性🎯。

总之，NMS在目标检测中扮演着不可或缺的角色，是优化检测效果的重要手段之一🌟。