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原理如下：

非極大值抑制的方法是：在進行目標檢測時會產生很多候選區域，如圖所示產生了1~5號框，而這些候選區域一般會有好多重疊的部分，先對這些框的概率從大到小進行排序，然後按概率從大到小遍歷所有框：

(1)從最大概率1號矩形框開始，分別判斷剩下的框與該框的重疊度IOU（IOU的計算）是否大於某個設定的閾值;

(2)假設2、3與1的IOU超過閾值，那麼就扔掉2、3；並標記第一個矩形框1保留下來。

(3)從剩下的矩形框4、5中，選擇概率最大的4，然後判斷4、5的IOU，IOU大於一定的閾值，那麼就扔掉；並標記4為第二個矩形框。

就這樣一直重複，找到所有被保留下來的矩形框。

程式碼如下：

def non_max_suppression_fast(boxes, probs, overlap_thresh=0.9, max_boxes=300):
    # code used from here: http://www.pyimagesearch.com/2015/02/16/faster-non-maximum-suppression-python/
    # if there are no boxes, return an empty list
    if len(boxes) == 0:
        return []

    # 獲取框的座標
    x1 = boxes[:, 0
 
]
    y1 = boxes[:, 1]
    x2 = boxes[:, 2]
    y2 = boxes[:, 3]

    np.testing.assert_array_less(x1, x2)
    np.testing.assert_array_less(y1, y2)

    # if the bounding boxes integers, convert them to floats --
    # this is important since we'll be doing a bunch of divisions
    if boxes.dtype.kind == "i"
 
:
        boxes = boxes.astype("float")

    # pick用來存放選取的框的索引
    pick = []

    # 計算框的面積
    area = (x2 - x1) * (y2 - y1)

    # 排序，返回框的概率從小到大的索引值
    idxs = np.argsort(probs)

    # 按框的概率從大到小迴圈遍歷
    while len(idxs) > 0:
        # 獲取索引列表中的最後一個索引，並將索引值新增到pick列表中
        last = len(idxs) - 1
        i = idxs[last]
        pick.append(i)

        # 計算選取的框與剩下框的交集

        xx1_int = np.maximum(x1[i], x1[idxs[:last]])
        yy1_int = np.maximum(y1[i], y1[idxs[:last]])
        xx2_int = np.minimum(x2[i], x2[idxs[:last]])
        yy2_int = np.minimum(y2[i], y2[idxs[:last]])

        ww_int = np.maximum(0, xx2_int - xx1_int)
        hh_int = np.maximum(0, yy2_int - yy1_int)

        area_int = ww_int * hh_int

        # 計算選取的框與剩下框的並集
        area_union = area[i] + area[idxs[:last]] - area_int

        # 計算交併比
        overlap = area_int/(area_union + 1e-6)

        # 刪除掉重疊率較高的和最後一個索引（因為最後一個已經加入到pick中）
        idxs = np.delete(idxs, np.concatenate(([last],
            np.where(overlap > overlap_thresh)[0])))
        #如果選取的框的數量達到上限就停止
        if len(pick) >= max_boxes:
            break

    # return only the bounding boxes that were picked using the integer data type
    boxes = boxes[pick].astype("int")
    probs = probs[pick]
    return boxes, probs