NMS算法为什么不适合多类别检测

NMS算法主要适用于目标检测中的二分类问题（目标和背景），而多类别检测则需要将目标分为多个不同的类别，因此NMS算法不能直接应用于多类别检测中。

在多类别检测中，需要使用一些特殊的算法来处理重叠的目标框。常见的方法包括Soft-NMS（软非极大值抑制）和类别感知的非极大值抑制（Class-Aware NMS），这些算法可以根据目标框的类别信息进行合并，从而避免了误判和漏检的问题。

因此，为了获得更好的多类别检测效果，需要使用适合于多类别检测的算法来处理重叠的目标框。