在Jetson nx上在ROS系统里使用tkdnn加速darknet,满屏都是预测框
神经网络的输出本来都是茫茫多的,1、通过score或者置信度去掉大部分不满足要求的框,例如保留score>0.35的框;2、通过NMS去掉各个类之间的重复的框,两个框重合的越多,IoU越大,需要去掉IoU大于0.45的框。3、这样剩下的框框才是我们需要的。