프로그래밍/머신러닝

[사물인식] Non-Maximum-Suppression

2jun0 2019. 5. 6. 03:11

사물인식을 하다보면 아래의 사진처럼 하나의 Object를 여러개의 Box로 인식하는데,

이것을 해결하는 방법 중 하나가 NMS(Non Maximum Suppression) 기법이다.

https://bzdww.com/article/180832/

 

방법은 다음과 같다.

1. 모든 인식된 Box들을 score으로 오름차순 정렬한다.
2. 정렬한 순서대로 Box의 IOU값을 구한 뒤, 일정 값 이상이면 Box를 지운다. (보통 0.5)

 

IOU는 intersection of union의 약자로,

다른 box와 겹치는 비율을 구한 값이다.

 

아무튼 위의 NMS 방식을 이용하면,

Score가 낮으면서 IOU값이 높은 Box는 삭제되고. (같은 Object를 Detection했을 때 삭제)

Score가 높으면서 IOU값이 낮은 Box만 남게 된다.(같은 Object를 Detection하지 않고, 가장 높은 score의 Box만 남음)