objectness score（目标性/物体性评分）：在计算机视觉中，用来衡量某个图像区域（如候选框、像素块）“像不像一个独立物体”的分数。分数越高，表示该区域更可能包含一个完整目标，而不是背景或噪声。（在不同论文/模型里，具体计算方式会不同。）
/ˈɒbdʒektnəs skɔːr/（英式）
/ˈɑːbdʒektnəs skɔːr/（美式）
The model assigns an objectness score to each proposal.
模型会给每个候选区域分配一个目标性评分。
During inference, we filter out boxes with a low objectness score, then apply non-maximum suppression to refine the final detections.
在推理阶段，我们先过滤掉目标性评分较低的框，再使用非极大值抑制来优化最终检测结果。
objectness 来自 object（物体/目标）+ -ness（名词后缀，表示“……的性质/状态”），意为“像物体的程度/物体性”。score 表示“分数/评分”。合起来就是“对某区域物体性的评分”。这一术语主要在目标检测与候选区域生成（proposal generation）的研究中普及。
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