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非最大抑制 / Non-Maximum Suppression / NMS
物体検出の結果として、検出対象物体を中心として複数のバウンディングボックスが検出されてしまうことがある.
同一物体に複数のバウンディングボックスが検出されないようにするために、
バウンディングボックスごとに検出の信頼度を表すスコアを計算し、
局所的に最大のスコアのバウンディングボックスのみを表示し、その他を表示しないように抑制する.
この処理を非最大抑制 / Non-Maximum Suppression / NMS という.
処理の手順
以下の手順で、「すべての検出された領域」に「表示」、「非表示」を決定する.
- スコアが最も高い領域を「表示」とし、その領域と一定の割合以上の重なりを持つ領域を「非表示」にする.
- 「表示」、「非表示」のどちらにも決定されていない領域をの中で、スコアの最も高い領域を「表示」にし、同様に、その領域と一定の割合以上の重なりを持つ領域を「非表示」にする.
この手順をすべての領域が「表示」、「非表示」になるまで繰り返す.
そして、「表示」と決定された領域の集合が、物体検出の出力となる.
改善手法
End-to-End な処理にするために、NMS の改善手法が、研究されている様子.
End-to-end people detection in crowded scenes
- [2015]
- arxiv.org
Learning non-maximum suppression
- [2017]
- arxiv.org
Soft-NMS -- Improving Object Detection With One Line of Code
- [2017]
- arxiv.org
Deep Perm-Set Net: Learn to predict sets with unknown permutation and cardinality using deep neural networks
- [2018]
- arxiv.org
参考
- 画像認識
- 7 物体検出
- 7.5 非最大値の抑制
- 7 物体検出
