极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）是一种常用的目标检测算法，用于在特征映射中筛选出最优的候选框。由于许多场景中会存在多种不同的目标类别，因此需要实现多类别的极大值抑制算法，以便准确地检测出图像中的目标。

C++是一种通用的编程语言，具有高效、稳定和可移植等优势，因此被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。下面将介绍C++实现多类别的极大值抑制算法的步骤和代码实现。

首先，我们需要定义一个包含所有候选框及其置信度、类别等信息的数据结构，例如结构体或类。然后，对于每个类别，我们将其对应的所有候选框按照置信度从大到小进行排序，并建立一个空的结果列表。

接着，我们循环遍历所有排序后的候选框，对于每个候选框，如果其类别与当前处理的类别相同且未被抑制，则将其加入结果列表中，并对其周围的其他候选框进行抑制。

具体来说，对于当前的候选框，我们计算其与结果列表中所有候选框的重叠面积，并判断其是否大于预设阈值。如果是，则认为该候选框与结果列表中的某个候选框重叠较多，应当被抑制；否则，将其加入结果列表中。

最后，我们返回所有未被抑制的候选框作为检测结果。

以下是一个简单的C++代码实现，其中box结构体表示候选框信息，nms函数实现多类别的极大值抑制算法。

struct box x2;
bool cmp(const box& a, const box& b)
  return a.score > b.score;
vector<box> nms(vector<box>& boxes, float threshold){
  vector<box> result;
  sort(boxes.begin(), boxes.end(), cmp);
  for(int i=0; i<boxes.size(); i++){
    if(boxes[i].label != -1){
      result.push_back(boxes[i]);
      for(int j=i+1; j<boxes.size(); j++){
        if(boxes[j].label == boxes[i].label){
          float overlap = get_overlap(boxes[i], boxes[j]);
          if(overlap > threshold){
            boxes[j].label = -1;
          }
        }
      }
    }
  }
  return result;
}

以上就是C++实现多类别的极大值抑制算法的方式和示例代码。该算法对于复杂场景中的目标检测具有较好的效果，在实际应用中具有广泛的应用前景。

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