NMS（非極大值抑制，Non-maximum Suppression）是一種最佳化算法，主要用於物體檢測中，以消除冗餘的邊界框，從而找到最佳物體檢測位置。其原理如下：
對所有預測框按照置信度進行排序，從置信度最高的預測框開始，依次遍歷每個預測框。
計算當前預測框與後面所有預測框之間的交並比（IOU）值。
如果IOU值超過預設閾值（通常為0.5或0.6），則認為後面的預測框與當前預測框有重疊，從而去除後面的預測框。
繼續遍歷候選框列表，對每個預測框重複上述步驟，直到所有預測框都被遍歷。
經過NMS處理後，每個物體只對應一個預測框，即保留下來的預測框列表。
簡單來說，NMS算法的核心是通過比較重複預測框之間的IOU值，去除冗餘的預測框，保留最優的結果。這在目標檢測系統中非常關鍵，因為它可以提高檢測的精度和效率，避免同一個物體被重複檢測。