অ-সর্বোচ্চ দমন

Without it, detectors would report the same car five or ten times.

অবজেক্ট ডিটেক্টর সাধারণত প্রতিটি বাস্তব বস্তুর চারপাশে অনেক প্রার্থী বাক্সের ভবিষ্যদ্বাণী করে, প্রতিটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের স্কোর থাকে। NMS এই অপ্রয়োজনীয়তা ছাঁটাই করে। ক্লাসিক লোভী অ্যালগরিদম সমস্ত বাক্সকে স্কোর অনুসারে সাজায়, সর্বোচ্চ স্কোরকারীকে রাখে, তারপর যেকোন অবশিষ্ট বাক্সকে সরিয়ে দেয় যার সাথে ওভারল্যাপ (ইউনিয়ন ওভার ইন্টারসেকশন, IoU দ্বারা পরিমাপ করা হয়) 0.5 এর মতো থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে। এটি বেঁচে থাকা বাক্সগুলিতে এটি পুনরাবৃত্তি করে যতক্ষণ না কেউ অবশিষ্ট থাকে। ফলাফল প্রতি বস্তুর একটি প্রতিনিধি বাক্স হয়. NMS সহজ, দ্রুত, এবং প্যারামিটার-আলো, কিন্তু এর দুর্বলতা রয়েছে: একটি নির্দিষ্ট IoU থ্রেশহোল্ড জনাকীর্ণ দৃশ্যে একটি প্রকৃত কাছাকাছি বস্তুকে ভুলভাবে দমন করতে পারে এবং এটি ওভারল্যাপকে বাইনারি হিসাবে বিবেচনা করে। এটির সমাধান করার জন্য সরাসরি বাক্সগুলি মুছে ফেলার পরিবর্তে সফ্ট-এনএমএস ক্ষয় স্কোরের মতো রূপগুলি।