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객체 검출 알고리즘의 속도 향상을 위한 저 복잡도 Non-maxima Suppression 방법에 관한 연구
권용혜(Yonghye Kwon),남지인(Jiin Nam),장시예(Siye Jang),전세윤(Saeyun Jeon) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.6
본 논문에서는 기존의 NMS(Non-maxima Suppression) 방식 대비 더 낮은 시간 복잡도를 갖는 NMS 방법을 제안한다. NMS 란 객체 탐지 모델이 하나의 객체에 대해 예측한 바운딩 박스들 중에서 중복 탐지된 것을 제거하는 알고리즘이다. 기존의 NMS 방법은 모델이 분류해야 할 클래스 수가 증가함에 따라 알고리즘의 시간 복잡도가 함께 증가할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위하여, 예측된 바운딩 박스의 다중 클래스별 확률 값 중 최대값만을 사용하는 저 복잡도 NMS 방법을 제안한다. YOLOv5n 모델에 제안하는 방법을 적용하여 MS COCO(Microsoft Common Objects in Context) 데이터셋을 기반으로 실험을 진행한 결과, NMS 소요 시간에 대해 56%의 속도 향상과 mAP(mean Average Precision)의 증가를 확인하였다.