NMSとは
NMSは、画像処理やコンピュータビジョン、特に物体検出（Object Detection）タスクにおいて、一つの物体に対して複数の重複した検出結果（バウンディングボックス）が生成された際、最も確信度の高い一つだけを残し、残りの検出結果を抑制・除去するための後処理アルゴリズムのことです。
NMSの概要と物体検出における役割
NMS（Non-Maximum Suppression、非最大値抑制）は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースの物体検出モデル（例：YOLO、R-CNN系）の出力層において必須となる技術です。
物体検出モデルは、入力画像に対して、多数の可能性のある領域（アンカーボックスやリージョンプロポーザル）を評価し、それぞれの領域に対して「そこに物体が存在する確率（確信度）」と「物体の正確な位置とサイズ（バウンディングボックス）」を出力します。
この処理の結果、一つの実際にある物体に対して、位置がわずかにずれた複数のバウンディングボックスが、いずれも高い確信度で検出されるという現象が頻繁に発生します。
NMSの役割は、これらの冗長な検出結果を整理し、「一物体一検出」という望ましい最終結果を生成することです。
主な目的は、重複する検出ボックス群の中から、最も信頼できるボックスのみを選び出し、検出結果の精度と簡潔性を向上させることです。
NMSの動作原理とアルゴリズムの手順
NMSアルゴリズムは、通常、特定のクラス（例：「犬」「車」）ごとに独立して実行されます。
1. 検出結果のソート
まず、対象クラスの検出されたすべてのバウンディングボックスを、モデルが出力した確信度（スコア）の降順にソートします。
2. 最大スコアのボックスの選択
ソートされたリストの先頭にある、最も高い確信度を持つボックス $B_{\text{best}}$ を選択し、これを最終的な検出結果リストに追加します。
3. 重複するボックスの抑制（除去）
選択された $B_{\text{best}}$ と、リストに残っている他のすべてのボックス $B_i$ との間で、重複度（Intersection over Union: IoU）を計算します。
IoUは、二つのボックス $B_{\text{best}}$ と $B_i$ の共通部分の面積を、二つのボックスの結合部分の面積で割った値です。
4. しきい値による抑制
計算された IoU が、事前に設定された抑制しきい値（NMS Threshold）を超えている場合、そのボックス $B_i$ は $B_{\text{best}}$ と過度に重複していると見なし、リストから除去（抑制）されます。
5. 繰り返し
残りのボックスリストに対して、ステップ2とステップ3を繰り返します。リストが空になるまで、最高確信度のボックスを選び、それに重なるボックスを抑制し続けることで、冗長な検出結果が全て排除されます。
NMSのパラメータと課題
NMS しきい値の重要性
NMSの性能は、抑制しきい値の設定に大きく依存します。
- しきい値が高い（例：0.7）: 抑制が緩やかになり、わずかに重複しているボックスが多く残る可能性があります。
- しきい値が低い（例：0.3）: 抑制が厳しくなりすぎ、一つの大きな物体が複数のクラスにまたがるなど、わずかな位置ずれでも、正しい検出ボックスまで除去してしまう（誤って抑制する）可能性があります。
NMSの課題（Crowding Problem）
NMSの最大の課題は、密接した物体（Crowded Objects）、特に同じクラスの物体が非常に接近している状況（例：群衆の中の複数の人物）で発生します。
一つの人物 $A$ の検出ボックス $B_A$ が、隣接する人物 $B$ の検出ボックス $B_B$ と大きく重なっている場合、NMSは $B_A$ の確信度が高ければ、本来残すべき $B_B$ を重複と見なして誤って抑制してしまう可能性があります。この問題に対処するため、より高度な後処理手法としてSoft-NMSなどが開発されています。
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