인프런 커뮤니티 질문&답변

먼저 NMS에서 사용되는 confidence score 와 confidence threshold는 거의 동일한 거로 생각하시면 됩니다. confidence threshold는 특정 confidence score 이하는 걸러 내기 위해서 정한 값입니다. NMS에서 confidence threshold를 0.9로 정하면 confidence score가 0.9 보다 작은 bounding box는 먼저 제거 됩니다.

NMS에서 confidence score는 학습 모델에 예측 이미지를 입력하면 해당 이미지의 오브젝트들이 특정 클래스에 해당할 확률을 반환해 줍니다.  Confidence threshold는 이 값을 기준으로 제거할 대상을 정하는데 사용됩니다. 큰 이슈가 없으면 구현 패키지에서 정해진 Default값을 사용하시면 됩니다. 구현 패키지 별로 이 값을 NMS에서 변경할 수 있도록 정해진 패키지들이 있습니다. 좀 더 과감하게 필터링하고 싶으시면 해당 환경 변수를 찾아서 수정하시면 됩니다. 

IOU Threshold는 주로 NMS에서 잘 사용되는 개념입니다. 여러개의 Bounding box끼리 겹치는 IOU값을 구한 뒤에 많이 겹친다고 판단되면 이들 중 가장 confidence score가 높은것만 남기고 제거합니다.  IOU Threshold는 여러개의 겹치는 Bounding box들중 특정 IOU 값 기준으로 제거하기 위해서 사용합니다.

그리고 Confidence score는 논문 별로 서로 다르게 사용될 수 있습니다. NMS의 경우는 해당 오브젝트가 특정 클래스일 확률, 그러니까 이미지에 자동차와 사람이 있다면, 자동차일 확률을 기준으로 하지만, YOLO의 Confidence Score는 자동차든 사람이든 배경이 아니고 오브젝트일 확률과 IOU값을 곱해서 구합니다.

감사합니다.

ppt 25페이지 NMS 수행 로직에 보면 confidence threshold, confidence score, IOU threshold에서 봤습니다. 

그리고 페이지 35에도 confidence가 나옵니다.

해당 숫자들은 개발자들이 알아서 정해서 사용하는 건지요?

그리고 논문들을 보면 confidence threshold, confidence score 등이 나오는데 의미를 잘 모르겠습니다. 각 논문마다 약간씩 다른 의미로 사용하는 것 같기도 하고요~ ㅠㅠ

안녕하십니까

잘 듣고 계시더니 저도 기분이 좋군요

상황에 따라 답변이 달라질수 있어서 어떤 강의의 몇분째쯤 내용을 보고 질문을 하신건지 말씀해주시면 도움이 될거 같습니다