Lecture 035 · NMS 的阈值不是评价的阈值

5 · NMS 的阈值不是评价的阈值

并入相关学习路径

固定框匹配、PR/AP、NMS误删相邻对象反例

代码实现 class-aware NMS：按分数降序保留当前框；仅当另一个框与它类别相同且 IoU > 0.50 时才抑制。相等时保留；不同类别即使坐标完全一致也保留。本例没有额外分数过滤。NMS 输入不包含 GT，因此不是训练匹配，也不能知道两个重叠框是否对应同一个真实对象。

原例 P1/P2 同类，互相 IoU=9/11 > 0.50，所以 P2 被删，保留原编号 [P1,P3,P4]。

条件	AP50 的 TP/FP 顺序	AP50	AP75	AP50 最终 recall
NMS 前	TP, FP, TP, FP	5/6	1/2	1
NMS 后	TP, TP, FP	1	1/2	1

NMS 清理了 P2 重复错误，因此 AP50 改善；它没有调整 P3 坐标，AP75 没有改善。NMS 后仍留有 P4 这个 FP，但它排在全部真值被召回之后，故此处 all-points AP50 仍为 1。AP=1 不表示预测列表中绝无 FP。