在计算机视觉领域，非极大值抑制（NMS, Non-Maximum Suppression）是目标检测中不可或缺的技术。它能帮助我们从候选框集合中筛选出最佳的目标框，避免重复检测。今天，让我们用简单的Python代码实现这一功能！🎉

假设你有一组检测框及其对应的置信度分数，如何选择最优解？通过NMS，我们可以轻松过滤掉冗余框，仅保留高质量的候选结果。具体步骤如下：

第一步，按置信度排序；第二步，依次选取高分框并剔除与其重叠较多的其他框；第三步，重复操作直至所有框都被处理完毕。💡

代码实现并不复杂，只需几个循环即可完成。例如：

```python

def nms(boxes, scores, iou_threshold):

sorted_indices = scores.argsort()[::-1]

keep = []

while len(sorted_indices) > 0:

current_idx = sorted_indices[0]

keep.append(current_idx)

计算IoU并移除重叠框

overlap_area = calculate_iou(boxes[current_idx], boxes[sorted_indices[1:]])

sorted_indices = sorted_indices[1:][overlap_area < iou_threshold]

return keep

```

掌握NMS后，你的目标检测模型将更加精准且高效！💪快去试试吧！