Non-Maximum Suppression (NMS) là một thuật toán quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính, đặc biệt trong phát hiện đối tượng. Thuật toán này được áp dụng sau khi một mô hình phát hiện đối tượng (như YOLO, SSD hay Faster R-CNN) đã xác định một số hộp giới hạn cho cùng một đối tượng trong một bức ảnh. Mục tiêu của NMS là loại bỏ những hộp thừa để chỉ giữ lại hộp chính xác nhất cho mỗi đối tượng.