3.7 非極大值抑制（Non-max suppresion）

非極大值抑制，即只保留極大值（概率最大的預測結果）。
之前介紹的YOLO還存在的一個問題：同一個目標可能出現多個預測結果。如下圖所示：

對於右邊的汽車，會有三個網格認為中點落在了自己中，因而在顯示結果時會出現三個預測邊界框，這顯然是不正確。通過使用非極大值抑制可以較好地解決該問題。
演算法如下：

經過非極大值抑制後結果如下圖：

注意：如果有多個分類，則需要對每個分類跑一次非極大值抑制。

3.8 Anchor Boxes

之前介紹的YOLO無法處理一個網格中存在多個目標的問題。為了改進YOLO，引入了anchor boxes的概念。
與之前一個網格對應一個結果不同，引入anchor boxes的YOLO每個網格對應多個anchor boxes，每個anchor boxes對應一個結果，相應的Y也發生了變化，具體見下圖：

上圖中女人和車的中點落在了同一個網格中，但是依據形狀分配給了anchor box1和anchor box2。相應的，Y也由左邊的8維變成了16維（因為有兩種anchor boxes）
具體演算法描述見下：