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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

NMS(Non Max Supression)의 이해

NMS 및 Confidence Score와 관련하여 질문이 있습니다.

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안녕하세요. Mask RCNN으로 프로젝트 진행하던 중 하나의 객체에 대해 영역이 매우 유사한 BBox가 2개씩 나타나는 현상이 생겨 NMS에 관해 다시 공부하던 중 수행 로직과 관련하여 몇가지 궁금증이 생겨 글 남깁니다.

  1. 우선 Confidence Score란 것이 단순히 박스안에 물체가 있을 확률을 의미하는 것인지, 아니면 박스안에 물체가 해당 Class일 확률을 의미하는 것인지 헷갈립니다. 단순히 물체가 있을 확률만을 의미하는 것이라면, 저의 경우에서 영역이 매우 유사한 BBox간은 IOU가 매우 높으니 제거되어야 하는게 아닌가요??

     

  2. 만약 해당 Class일 확률을 의미하는 것이라면 NMS 과정이 예측된 Class별로 수행이 되는 것인지(ex. 차에 대한 BBox들끼리 NMS수행) 궁금합니다.

학습 과정에서 문제가 생겼을 수 있다 판단하여 모델 전체를 재학습을 진행하고 있긴 합니다만, 위 질문들에 대해 궁금점이 남아 글 남깁니다.

 

답변 1

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권 철민
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안녕하십니까,

  1. confidence score는 단순히 물체가 있어야 할 확률이 아니라 특정 클래스일 확률입니다.

  2. 네, 클래스별로 NMS가 진행됩니다. 동일한 class내에서만 NMS 로직을 통해 제거 대상을 선정합니다.

감사합니다.

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