La détection de piétons dans une foule est un problème très complexe. Cet article aborde cette question en proposant un nouvel algorithme de Non-Maximum Suppression (NMS) pour améliorer la précision des boîtes englobantes fournies par les détecteurs. Les contributions sont triples : (1) nous proposons l'adaptive-NMS, qui applique un seuil de suppression dynamique à chaque instance en fonction de la densité des cibles ; (2) nous concevons un sous-réseau efficace pour apprendre les scores de densité, qui peut être facilement intégré aux détecteurs mono-étape et bi-étape ; et (3) nous obtenons des résultats d'état de l'art sur les bancs d'essai CityPersons et CrowdHuman.