正负样本划分跟NMS的关系

正负样本划分和NMS（非极大值抑制）是目标检测中两个不同的概念。

正负样本划分是在训练阶段进行的，目的是将训练数据集中的目标区域划分为正样本和负样本。正样本是指与真实目标匹配较好的区域，负样本是指与真实目标匹配较差的区域。这个过程是为了让模型能够学习到如何区分目标区域和非目标区域。

NMS是在测试阶段进行的，目的是消除重叠的检测框。在目标检测中，一个目标可能会被多个检测框重叠地检测出来，NMS的作用就是从这些检测框中选择一个最优的检测结果。

虽然正负样本划分和NMS是两个不同的概念，但它们都是目标检测中必不可少的技术。正负样本划分可以提高模型的检测准确率，而NMS可以消除重叠的检测框，提高模型的检测精度。