YOLO算法 | 🎯如何优雅地删除多余矩形框？✨
发布时间：2025-03-18 23:49:10来源：
YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，但有时检测结果会包含多个重叠的矩形框，这让结果显得冗余。如何优化这些框呢？首先，我们需要理解YOLO的工作原理：它通过网络输出预测框并赋予置信度分数。为了减少重复框，可以采用非极大值抑制（NMS）技术。NMS会比较每个框的重叠程度，保留置信度最高的框，同时剔除重叠率超过设定阈值的其他框。此外，调整锚框参数或优化模型训练也能减少冗余框的产生。💡实践时，建议结合实际应用场景调整参数，比如设置更高的置信度阈值或更严格的重叠阈值。通过这些方法，YOLO不仅能快速检测目标，还能呈现更简洁、精准的结果！🎯💪
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