Non Maximum Suppression (NMS) + Soft NMS

Soft non-maximum suppression

1. Soft-NMS의 기본 개념:

   • Soft-NMS는 기존의 'Non-Maximum Suppression (NMS)' 알고리즘을 발전시킨 것입니다.
   • 표준 NMS는 겹치는 탐지 중 신뢰도가 높은 탐지를 제외하고 모두 제거합니다. 즉, 여러 탐지 중 가장 확실한 하나만 남기고 나머지는 무시합니다.
   • 그러나 Soft-NMS는 겹치는 탐지들을 모두 제거하는 대신, 이들의 신뢰도를 낮추는 방식을 채택합니다. 이는 겹침의 정도에 따라 신뢰도를 감소시킵니다.

2. 1차원 액션 스팟팅에의 적용:

   • 연구팀은 이 개념을 1차원 액션 스팟팅, 즉 비디오에서의 특정 행동 탐지에 맞게 조정했습니다.
   • 구체적으로, 어떤 탐지가 시간 t에 높은 신뢰도로 수락되면, 시간 s에 있는 같은 클래스의 다른 탐지에 대해 감소 함수를 적용합니다. 이 함수는 |s−t|와 창 크기 w의 절반과의 비율로 계산됩니다.
   • 각 탐지의 신뢰도는 이 감소 함수와 곱해져서 업데이트됩니다.

3. 창 크기의 최적화:

   • 검증 세트에서 타이트 평균-mAP을 최적화할 때, 일반 NMS에는 3초 창 크기가, Soft-NMS에는 8초 창 크기가 가장 좋은 결과