NMS: Non-maximum Suppression

안녕하세요, 이번에는 Object Detection 알고리즘을 구경하는데 대부분 NMS를 사용하여 연산량을 줄일 수 있다고 표현합니다. 이때 NMS에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 

 

 

NMS란?

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Object Detector가 예측한 bounding box중에서 정확한 bounding box를 선택하도록 하는 기법입니다.

 

이미지에서 객체는 다양한 크기와 형태로 존재합니다.

이것을 완벽하게 검출하기 위해 Object Detection 알고리즘은 여러개의 bounding box를 생성합니다.

이 때 단 하나의 bounding box만을 선택하는 기법이 non-max suppression 입니다.

 

 

Algorithm

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1. 각각의 Bounding box 별로 confidence threshold 이하의 bounding box는 제거합니다.
2. 가장 높은 confidence score를 가진 box 순으로 내림차순 정렬하고, 아래의 logic을 모든 box에 적용시킵니다

• 가장 높은 confidence score를 가진 box와 겹치는 다른 box를 모두 조사합니다
• IoU가 특정 threshold 이상인 box를 모두 제거합니다. ( = IoU가 일정 이상인 bounding box는 동일한 물체를 detect 했다고 판단하고 겹치는 box를 제거하는 것입니다. (보통 0.5 이상인 경우 지워줍니다. ))