Non-Maximum Suppression (NMS)에 관한 포스팅
1. NMS란 무엇인가요?
Non-Maximum Suppression (NMS)은 객체 탐지 문제에 사용되는 알고리즘입니다. 주어진 이미지에서 여러 개의 객체를 탐지하고 각 객체의 경계 상자 (bounding box)를 추정하는 작업에서 중복된 경계 상자들을 제거하여 정확한 결과를 얻을 수 있도록 해줍니다.
2. NMS의 동작 과정은 어떻게 되나요?
NMS 알고리즘의 동작은 다음과 같은 순서로 이루어집니다.
- 객체 탐지 모델을 통해 주어진 이미지에서 객체들을 탐지하고 경계 상자들을 얻습니다.
- 각 객체에 대한 점수 (score)를 계산하고, 이 점수를 기준으로 정렬합니다.
- 점수가 가장 높은 경계 상자를 선택하고, 이를 최종 선택된 경계 상자들의 리스트에 추가합니다.
- 선택된 경계 상자와 겹치는 다른 경계 상자들을 제거합니다. 이때 겹치는 정도를 계산하는 IOU (Intersection over Union) 값을 사용합니다.
- 남은 경계 상자들 중에서 다시 가장 높은 점수를 가진 경계 상자를 선택하고, 이를 최종 선택된 경계 상자들의 리스트에 추가합니다.
- 위 과정을 반복하여 필요한 경계 상자들을 선택합니다.
3. NMS의 장점은 무엇인가요?
NMS를 사용하는 주요 이유는 다음과 같습니다.
- 중복된 경계 상자들을 제거함으로서, 단일 객체에 대해 여러 경계 상자를 생성하는 문제를 해결할 수 있습니다.
- 선택된 경계 상자들은 겹치지 않으므로 더 정확한 객체 탐지와 추정 결과를 얻을 수 있습니다.
4. NMS의 한계는 무엇인가요?
NMS는 일부 상황에서 제대로 작동하지 않을 수도 있습니다.
- 객체들이 서로 매우 가깝게 위치해 있는 경우, NMS는 부정확한 결과를 낼 수 있습니다.
- 객체들이 크기나 비율 등에서 큰 차이가 있는 경우, NMS의 임계값 설정에 대한 조정이 필요합니다.
5. NMS의 변형 알고리즘에는 어떤 것들이 있나요?
NMS를 개선하고 변형한 다양한 알고리즘이 있습니다. 대표적인 예시로는 Soft-NMS, Fast-NMS 등이 있습니다. 이러한 알고리즘들은 보다 정확한 객체 탐지와 경계 상자 추정을 위해 NMS를 기반으로 개선된 방법을 제시합니다.
6. 마무리
NMS는 객체 탐지 문제에서 중복된 경계 상자들을 제거하여 정확한 결과를 얻을 수 있는 유용한 알고리즘입니다. 그러나 장단점을 고려하여 적절한 상황에서 적용하는 것이 중요합니다. 개선된 NMS 알고리즘을 적용함으로서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다는 점도 염두에 두어야 합니다.