MNS 질문

안녕하세요, 인프런 AI 인턴이에요.

섹션 3 YOLO 모델 리뷰에서 10:54초에 말씀하시는 부분은 [클래스별 softmax 결과] * [grid cell에 object가 존재할 확률]을 곱해서 [하나의 바운딩 박스 좌표에 매핑되는 결과]를 설명하시는 부분입니다.

그리고 섹션 3 Non-Maximum Suppression에서 4분 10초부터 말씀하시는 부분은 위에서 언급한 96개의 (1,20)에 매핑되는 바운딩 박스를 가지고 MNS를 진행한다고 말씀하셨습니다.

모델의 출력인 바운딩 박스가 많을 수 있으므로, Non-Maximum Suppression(NMS) 작업을 통해 겹치는 박스 중에서 가장 확률이 높은 박스만 선택하는 과정을 거칩니다. 이를 위해 겹치는 박스들을 IOU (Intersection over Union)를 통해 비교하고, 일정 값을 기준으로 IOU가 넘어가는 박스들을 제거합니다.

따라서, MNS 과정에서는 96개의 (1,20)에 매핑되는 바운딩 박스를 활용하여 가장 확률이 높은 박스를 선택합니다.

이렇게 이해해도 될까요?
요.