深度学习笔记（38） 非极大值抑制
1. 对象多次检测问题
到目前为止学到的对象检测中的一个问题是，算法可能对同一个对象做出多次检测
所以算法不是对某个对象检测出一次，而是检测出多次
非极大值抑制（Non-max suppression）这个方法可以确保算法对每个对象只检测一次
2. 非极大值抑制
设需要在这张图片里检测行人和汽车，可能会在上面放个19×19网格
理论上这辆车只有一个中点
所以它应该只被分配到一个格子里，左边的车子也只有一个中点
所以理论上应该只有一个格子做出有车的预测
实践中当运行对象分类和定位算法时，对于每个格子都运行一次
所以这个格子（编号1）可能会认为这辆车中点应该在格子内部
这几个格子（编号2、3）也会这么认为
3. 独立性
只做汽车检测，就去掉c1、c2和c3的类别输出
然后假设这条线对于19×19的每一个输出，对于361个格子的每个输出
会得到这样的输出预测，就是格子中有对象的概率（pc），然后是边界框参数（bx、by、bh和bw）
参考：
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