이거 R-CNN에도 나옴. IoU 어쩌고.

R-CNN

NMS : 경계 박스 가운데 가장 확실한 경계 박스만 남기고 나머지 경계 박스는 제거 !

객체 탐지 알고리즘은 물체가 있을 만한 위치에 여러 경계 박스를 추천한다.

정확히 물체가 있는 영역만 추천하는게 아니라 물체가 있을 만한 모든 영역을 추천한다.

가능성이 있는 영역을 모두 추천. 이렇게 한 객체 주변에 여러 경계 박스를 추천할 때 가장 그럴듯한 경계 박스를 꼽기위해 NMS 기법으로 경계 박스를 추린다 !

B: 예측 경계 박스들의 리스트.

N: IoU 임계값.

D: 최종 경계 박스들의 리스트

<NMS 절차>

1. B에서 신뢰도 점수가 가장 높은 경계 박스를 선택해 D에 추가. (D는 처음에 빈 리스트.) B에서 해당 경계 박스를 제거.
2. 방금 D에 추가한 경계 박스와 B에 있는 다른 모든 경계 박스를 비교해 IoU를 계산. 만약 IoU 가 N 보다 크면 그 경계 박스를 B에서 제거.