在深度学习中，特别是在目标检测领域，IOU（Intersection over Union） 是一个非常重要的概念。简单来说，它用来衡量两个边界框之间的重叠程度。当预测框与真实框的 IOU 值越接近 1，说明这两个框越匹配！🎯
然而，在目标检测任务中，我们经常得到多个重叠的候选框，这时候就需要用到 非极大值抑制（NMS, Non-Maximum Suppression） 来优化结果。NMS 的工作原理是：首先保留具有最高置信度的框，然后移除与其 IOU 超过设定阈值的其他框。这样可以有效减少冗余，让最终输出更加简洁清晰！🗑️
这两种技术相辅相成，是构建高效目标检测模型的关键步骤之一。无论是自动驾驶中的行人识别，还是视频监控系统，它们都在幕后默默发挥着重要作用。💡🚗👀
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