opencv Yolo v3 inference

안녕하십니까,

1. Non Max Suppression은 말씀하신 부분과 비슷하지만, 가장 confidence score가 높은 한 상자만 뽑는것은 아니고,

   모든 예측된 box를 confidence score가 높은 순으로 일단 정렬을 하고, 가장 높은 confidence score 와 box와 겹치는 다른 box 중 iou가 iou threshold 보다 높으면 해당 box를 제거하는 방식입니다. 이런 방식으로 그 다음 confidence score가 높은 box에도 동일하게 IOU가 높은 다른 box가 있으면 또 해당 box를 제거하는 방식입니다. confidence score가 낮아도 겹치는 다른 box가 없으면 제거 하지 않습니다.

    

2. object인지의 점수를 나타내는 object score를 예측 시에는 크게 사용할 일이 없습니다. 워낙 해당 object가 어떤 클래스 인지, 어떤 위치에 있는지가 object detection에서 중요하기 때문입니다. 다만 이 object score가 사용되는 이유는 모델을 학습시킬 때 object score가 손실함수의 식으로 사용되는 경우가 많기 때문입니다.

    

   감사합니다.