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IOU

IOU는 Intersection over Union 으로 모델이 예측한 결과 Box와 실측 Box가 얼마나 겹치는가를 나타내는 것

• 많이 겹치면 겹칠수록 IoU의 값이 큽니다.

NMS

Detected된 Object의 Bounding Box 중에 비슷한 위치에 있는 Box들을 제거하고
가장 적합한 box를 선택하는 기법입니다.

NMS 로직

1. Detected 된 bounding box별로 특정 Confidence threshold 이하인 box를 제거합니다.
2. 가장 높은 Confidence threshold를 가진 box순으로 내림차순 정렬 (높은것부터 작은 순으로)
3. 높은 Confidence threshold를 가진 Box와 겹치는 다른 Box들을 모두 조사하여 IOU가 특정 threshold 이상인 box들을 모두 제거.

-> Confidence threshold가 높을수록, IOU threshold가 낮을수록 많은 box들이 제거됩니다.