NMS(non maximum suppression)
有很多box，每個box對應了類別和概率，如果相同類別的box重疊，就把小概率的給去掉。也就是去除沒用的box。
就像上面的圖片一樣，定位一個車輛，最後算法就找出了一堆的方框，我們需要判別哪些矩形框是沒用的。
所謂非極大值抑制：先假設有6個矩形框，根據分類器類別分類概率做排序，從小到大分別屬於車輛的概率分別爲A<B<C<D<E<F。
(1) 從最大概率矩形框F開始，分別判斷A、B、C、D、E與F的重疊度IOU是否大於某個設定的閾值;
(2) 假設B、D與F的重疊度超過閾值，那麼就扔掉B、D；並標記第一個矩形框F，是我們保留下來的。
(3) 從剩下的矩形框A、C、E中，選擇概率最大的E，然後判斷A、C與E的重疊度，重疊度大於一定的閾值，那麼就扔掉；並標記E是我們保留下來的第二個矩形框。
(4) 重複這個過程，找到所有被保留下來的矩形框。
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