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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

NMS(Non Max Supression)의 이해

Cofidence threshhold 질문입니다!.

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오른쪽 0.9 흰색 박스 안에 차의 Confidence threshold를 0.9라는 값이 나오는 것은 "유사도 90%미만의 이미지는 적용 하지 않는다."의 의미로 해석을 했는데,

이 때도 Object Localization을 통해 바운더리 박스를 찾고 난 뒤 그 이미지와의 유사도가 90%이하면 버린다. 라고 해석했는데 맞나요?

답변 1

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

음, 먼저 생각하신 부분은 대체로 맞습니다. 다만 질문 내용중 용어 정리가 좀 필요할 것 같군요.

유사도가 강의에서 사용된 지표는 아니지만 어떤 의미로 질문하신건지는 대충 이해했습니다. 다만 Confidence Threshold와 Confidence Score만 좀 명확하게 하겠습니다.

Confidence score는 Object Detection 모델이 예측한 Object 예측 확률입니다. 클 수록 해당 오브젝트일 가능성이 더 높습니다. Confidence Threshold는 이 Confidence score의 임계값입니다.

강의 설명의 두개의 자동차에 있는 bounding box상의 숫자는 Confidence threshold가 아니라 Confidence Score입니다.

원래는 많은 Bounding box를 Detect 하지만 NMS를 통해 Confidence score의 threshold가 0.5 이상인 Bounding box만 먼저 filtering 하게 됩니다. 즉 Confidence score의 threshold가 0.5 미만이 Boudning box는 모두 제거하게 됩니다.

 

감사합니다.

 

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Alex
질문자

수업이 너무 유익해서 즐겁습니다! 앞으로도 잘 부탁드리겠습니다!

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