马春杰杰以下是一个简单的Python示例代码，展示了如何实现基本的NMS算法：
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import numpy as np def nms(bboxes, scores, threshold): """ Non-maximum suppression algorithm. """ x1 = bboxes[:, 0] y1 = bboxes[:, 1] x2 = bboxes[:, 2] y2 = bboxes[:, 3] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort()[::-1] keep = [] while order.size > 0: idx = order[0] keep.append(idx) xx1 = np.maximum(x1[idx], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[idx], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[idx], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[idx], y2[order[1:]]) w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) overlap = w * h / areas[order[1:]] inds = np.where(overlap <= threshold)[0] order = order[inds + 1] return keep |
其中，bboxes是一个n×4的数组，存储了n个候选框的坐标信息；scores是一个长度为n的数组，存储了每个候选框的置信度得分；threshold是重叠面积的阈值。
代码中的核心部分是while循环，它将每个候选框按照置信度从高到低排序，并遍历每个候选框，判断它是否需要被抑制。具体来说，它计算当前候选框与其余候选框的重叠面积，如果重叠面积大于阈值，则将该候选框抑制，否则保留该候选框。最终，函数返回保留下来的候选框的索引。这些候选框将被视为最终的检测结果，用于后续的处理或显示。
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