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问题描述：深度学习中的预测图片中的矩形框、标签、置信度分别是什么意思。
问题解答：
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目标框（Bounding Box）： 描述目标位置的矩形边界框。
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类别标签： 表示模型认为目标属于哪个类别（例如，汽车、狗、人等）。
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置信度分数： 表示模型对该预测结果的信心程度，通常是一个在 0 到 1 之间的概率值。
置信度分数越高，表示模型越确信该预测结果是正确的。在处理多个目标或多个类别的情况下，置信度分数也可以用来筛选或排除低置信度的预测结果，以提高模型的准确性。
例如，对于一张图像中的目标检测任务，模型可能输出多个目标框，每个框都伴随一个置信度分数。如果某个框的置信度分数很高，那么模型认为在该位置存在对应类别的目标的可能性较大；反之，如果置信度分数较低，模型可能对该预测结果的准确性不太确信。
总的来说，置信度是深度学习模型提供的一种度量，用于衡量模型对其预测结果的信心水平。
同时，还可以利用非极大值抑制避免一个目标被重复预测。
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