非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种在目标检测算法中常用的技术，用于去除冗余的边界框，以获取最佳的检测结果。
在目标检测中，通常会使用候选框（bounding boxes）来表示可能包含目标的区域。然而，在某些情况下，不同的候选框可能会有部分重叠，或者多个候选框可能都表示同一个实际目标。而非极大值抑制的目的就是从这些重复的候选框中选择出最准确的候选框。
非极大值抑制的步骤如下：
- 根据目标检测算法，生成一组候选框，并为每个候选框分配一个置信度得分。
- 将所有的候选框按照置信度得分进行排序，选择置信度最高的候选框作为保留框。
- 对于剩余的候选框，计算它们与已选择的保留框之间的重叠区域（如交并比）。
- 从未处理的候选框中选择一个置信度最高的候选框，计算其与已选择的保留框的重叠区域。
- 如果重叠区域大于设定的阈值（通常是0.5），则将该候选框舍弃；否则将其保留作为新的保留框。
- 重复步骤4和步骤5，直到所有的候选框都被处理。
通过非极大值抑制，可以过滤掉与已选择的保留框有显著重叠的候选框，从而得到一组准确且不重叠的最终检测结果。这样可以提高目标检测算法的精确度和鲁棒性，并减少冗余的检测结果。
非极大值抑制在很多目标检测算法中都得到了广泛应用，如Faster R-CNN、YOLO等。它是目标检测中一个重要的步骤，对于生成准确的边界框结果具有关键作用。