Related to: Applications
개요
NMS(Non-Maximum Suppression)는 Object Detection에서 하나의 객체에 대해 여러 Bounding Box가 검출될 때, 중복을 제거하고 가장 신뢰도가 높은 박스만 남기는 후처리 알고리즘입니다.
핵심 개념
알고리즘 순서
- 모든 Bounding box는 자신이 해당 객체를 얼마나 잘 잡아내는지 나타내는 Confidence Score를 가짐 Threshold 이하의 confidence score를 가지는 Bounding Box는 제거
- 남은 Bounding Box들을 Confidence score 기준 모두 내림차순 정렬
- 맨 앞에 있는 Bounding box 하나를 기준으로 잡고, 다른 bounding box와 IoU 값을 계산 IoU가 threshold 이상인 Bounding box들은 제거(같은 물체를 검출하고 있다고 판단)
- 해당 과정을 순차적으로 시행, 모든 Bounding Box를 비교 및 제거
주요 파라미터
- Confidence Threshold: 낮은 신뢰도의 박스를 1차 제거하는 기준값
- IoU Threshold: 중복 박스 판단 기준 (일반적으로 0.5 사용)
관련 개념
- Object Detection History(2001~2022) — NMS가 적용되는 객체 탐지 파이프라인
- SSD(Single Shot Multibox Detector) — NMS를 후처리로 활용하는 One-stage detector
- FPN(Feature Pyramid Network) — 다양한 스케일에서 NMS를 적용하는 네트워크
- RetinaNet — NMS를 사용하는 One-stage detector
- Two-stage detector vs One-stage detector — NMS가 사용되는 탐지 구조 비교