他的回复:
GREEDYNMM、NMM、NMS、LSNMS 都是图像切分检测结果后处理中用于处理冗余检测框的方法，它们的区别如下： NMS（非极大值抑制）：也被称为 greedy NMS，是最传统的非极大值抑制算法。其主要思想是先对网络预测出的所有边界框按照分数由高到低排序，然后选取分数最高的预测框作为 target，计算 target 与其余预测框的重叠程度（用 IoU 衡量），若重叠程度大于预先设定的阈值，则将该预测框删除，否则予以保留。接着在未被删除的预测框中选择分数最高的作为新 target，重复以上过程，直至判断出所有的框是否应该删除。Soft - NMS（软非极大值抑制）：是对 NMS 的改进，针对 NMS 在密集场景下可能降低召回率的问题。Soft - NMS 设计了一个重新打分机制，为重叠程度大于一定阈值的预测框重新打分，重叠程度越大，所降低的分数就越多，而不是直接删除。这样在密集场景中可以避免因直接删除高 IoU 的框而导致的漏检问题。NMM（非极大合并）：NMM 算法首先将所有检测框按置信度得分从高到低排序，然后计算所有检测框对之间的 IoU，根据 IoU 将检测框划分为相互排斥的组。对于每个组，将组内的检测框进行合并，合并方式因实现而异，最终每个组会得到一个合并后的检测框，以此来减少冗余检测框。GREEDYNMM（贪婪非极大合并）：是 NMM 的一种变体，在 sahi 库中有所应用。它可能在合并检测框的过程中采用了更贪婪的策略，比如在分组后，每次选择组内置信度最高的检测框作为基础，与其他框进行合并，或者按照某种顺序依次合并框，直到组内的框满足一定条件不再进行合并，具体实现细节取决于具体的代码实现逻辑。 总体而言，NMS 是直接删除重叠度高的框，Soft - NMS 是通过重新打分间接抑制重叠框，NMM 和 GREEDYNMM 则是通过合并重叠框来处理冗余，它们在不同的场景下各有优劣，可以根据具体的图像切分检测任务和数据特点来选择合适的方法。
