머신 비전의 NMS: 정의 및 응용 프로그램

2025년 6월 16일

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비최대억제(NMS)는 머신 비전 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 겹치는 경계 상자를 필터링하고 가장 정확한 경계 상자만 남겨 객체 감지 결과를 개선하는 데 도움을 줍니다. NMS가 없으면 머신 비전 시스템은 종종 중복 감지로 인해 정확도가 떨어지고 결과가 복잡해질 수 있습니다. NMS를 구현하면 더욱 선명한 출력을 보장하여 시스템이 객체를 효과적으로 식별할 수 있도록 지원합니다. 이러한 프로세스는 NMS 머신 비전 시스템의 효율성과 정확성을 향상시켜 다양한 산업 분야에서 더욱 안정적인 애플리케이션을 구축할 수 있는 길을 열어줍니다.

주요 요점

비최대 억제(NMS)는 중복되는 상자를 제거합니다. 가장 좋은 예측만 유지합니다. 객체 감지 개선.
NMS를 사용하면 반복적인 탐지를 줄여 결과를 더 간단하고 빠르게 얻을 수 있습니다. 이는 자율주행차나 보안 카메라와 같은 작업에 매우 중요합니다.
NMS에서는 적절한 IoU(Intersection over Union) 값을 선택하는 것이 중요합니다. 이는 중복을 제거하는 데 도움이 되지만 좋은 탐지율을 유지합니다.
NMS는 다양한 분야에서 사용됨 의료, 교통 통제, 공장 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 안전을 보장하고 사물을 정확하게 찾아 더욱 효과적으로 작동합니다.
AI를 활용하는 것과 같은 새로운 NMS 방식은 탐지를 더욱 스마트하게 만들어 줄 것입니다. 어려운 상황에서도 더 효과적으로 작동할 것입니다.

머신 비전 시스템의 NMS 이해

NMS의 정의 및 목적

비최대억제(NMS)는 머신 비전 시스템에서 객체 감지 결과를 개선하는 데 사용되는 기술입니다. 여러 개의 경계 상자가 겹치는 경우, NMS는 신뢰도 점수가 가장 높은 상자를 선택하고 나머지 상자는 억제합니다. 이 과정을 통해 가장 관련성 높은 탐지만 남게 되어 복잡성을 줄이고 정확도를 향상시킵니다.

NMS는 중복된 예측을 제거하는 필터로, 머신 비전 시스템이 가장 중요한 물체에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, HeinSight2.0 시스템은 NMS를 적용하여 결정화 과정을 모니터링했습니다. 각 관심 영역에 대해 가장 신뢰할 수 있는 라벨만 유지하여 고체 결정과 잔류물을 구분했습니다. 이러한 접근 방식은 시스템의 라벨링 정확도와 전반적인 성능을 크게 향상시켰습니다.

객체 감지에서 NMS의 역할

객체 감지 작업에서 NMS는 중요한 역할을 합니다. 정밀도 향상 머신 비전 시스템의 경우, NMS가 없으면 경계 상자가 겹치면서 동일한 객체에 대한 감지가 여러 번 이루어져 혼란을 야기하고 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. NMS는 신뢰도가 낮은 예측을 억제함으로써 각 객체가 하나의 정확한 경계 상자로 표현되도록 보장합니다.

연구에 따르면 NMS는 교통 표지판처럼 객체가 겹치는 데이터셋에서 탐지 정확도를 향상시킵니다. 벤치마크 연구는 NMS가 중복 예측을 필터링하여 복잡한 환경에서 머신 비전 시스템의 성능을 향상시키는 방식을 보여주었습니다. 또한, Soft-NMS와 같은 기술은 오탐(false positive)을 줄이고 재현율을 높여 탐지 성능을 더욱 향상시킵니다.

NMS가 해결하는 과제

NMS는 객체 감지에 필수적이지만, 최신 머신 비전 시스템의 여러 과제를 해결합니다. 주요 문제 중 하나는 지연 시간 오버헤드입니다. NMS는 경계 상자 예측을 순차적으로 처리하기 때문에 지연이 발생합니다. 이는 자율주행차와 같은 실시간 애플리케이션의 속도를 저하시킬 수 있습니다.

또 다른 과제는 IoU(Intersection over Union) 임계값에 대한 민감도입니다. 선택된 IoU 값은 탐지 정확도에 상당한 영향을 미칩니다. 예를 들어, 표준 임계값 0.5는 실제 객체의 거의 10%가 누락될 수 있습니다. 혼잡한 장면에서 NMS는 밀집된 객체를 구분하는 데 어려움을 겪기 때문에 정확도가 높은 탐지기를 사용하더라도 탐지가 누락될 수 있습니다.

과제	상품 설명
지연 오버헤드	NMS는 SSD의 박스 예측에 대한 순차적 종속성으로 인해 상당한 지연 시간이 발생합니다.
IoU 임계값에 대한 민감도	NMS 성능은 선택한 IoU 임계값에 따라 크게 달라지며, 이는 감지 정확도에 영향을 미칩니다.
혼잡한 장면에서의 연기	NMS는 혼잡한 환경에서는 성능이 떨어지며, 완벽한 감지기를 사용하더라도 감지를 놓치는 경우가 발생합니다.

이러한 어려움에도 불구하고, NMS는 현대 객체 감지기에서 인간이 직접 제작한 마지막 구성 요소 중 하나로 남아 있습니다. NMS는 점수에 기반한 경계 상자를 선택하고 중복을 억제하여 NMS 머신 비전 시스템의 더욱 깨끗하고 안정적인 출력을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

객체 감지에서 NMS의 메커니즘

NMS가 경계 상자를 처리하는 방법

비최대억제(NMS)는 겹치는 예측을 필터링하고 가장 신뢰할 수 있는 예측만 유지하는 방식으로 경계 상자를 처리합니다. 이를 통해 머신 비전 시스템이 깨끗하고 정확한 감지 결과를 제공할 수 있습니다.

NMS가 단계별로 작동하는 방식은 다음과 같습니다.

경계 상자 정렬: 알고리즘은 신뢰도 점수에 따라 모든 경계 상자를 정렬하는 것으로 시작합니다. 점수가 높은 상자가 우선순위를 갖습니다.
상단 상자를 선택하세요: 신뢰도 점수가 가장 높은 경계 상자가 첫 번째 감지로 선택됩니다.
겹치는 상자 제거: 선택한 상자와 상당히 겹치는 경계 상자는 제거됩니다. 겹치는 정도는 미리 정의된 임계값을 사용하여 결정됩니다.
과정을 반복하십시오: 알고리즘은 더 이상 경계 상자가 남아 있지 않을 때까지 상자를 선택하고 제거하는 작업을 계속합니다.

이 프로세스는 귀하의 NMS 머신 비전 시스템 중복된 탐지를 제거하고 가장 관련성이 높은 객체에 집중합니다.

팁: NMS가 효과적으로 작동하려면 경계 상자를 신뢰도 점수별로 정렬하는 것이 중요합니다. 이를 통해 가장 신뢰할 수 있는 예측은 그대로 유지하고 정확도가 낮은 예측은 제외할 수 있습니다.

NMS에서 IoU의 중요성

IoU(Intersection over Union)는 NMS에서 어떤 경계 상자를 억제할지 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. IoU는 두 경계 상자 사이의 겹침 영역을 합집합 영역으로 나누어 측정합니다.

두 상자 사이의 IoU가 미리 정의된 임계값을 초과하면 신뢰도 점수가 낮은 상자는 삭제됩니다. 이를 통해 가장 관련성이 높은 경계 상자만 남게 됩니다. 그러나 IoU 임계값은 탐지 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

낮은 임계값: 이러한 경우 상자가 겹칠 수 있으므로 복잡한 결과가 발생할 수 있습니다.
높은 임계값: 이로 인해 고품질 상자가 걸러져 감지 정확도가 떨어질 수 있습니다.

최근 연구에서는 모서리 거리와 전경 정보를 통합하여 감지 성능을 향상시키는 CFIoU-NMS와 같은 개선 방안이 제안되었습니다. 이러한 발전은 특히 혼잡한 장면이나 작은 물체 위치 파악과 같은 까다로운 상황에서 객체 감지를 개선하는 데 있어 IoU의 중요성을 강조합니다.

주의 사항: 적절한 IoU 임계값을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 이는 중복 감지를 제거하는 것과 고품질 경계 상자를 유지하는 것 사이의 균형을 맞추기 때문입니다.

NMS 알고리즘에 대한 단계별 설명

NMS 알고리즘은 객체 감지 결과를 개선하기 위해 구조화된 프로세스를 따릅니다. 다음은 간략하게 단계별로 설명한 것입니다.

단계	상품 설명
1	초기 프레임 이미지를 가져와 416×416픽셀로 크기를 조정합니다.
2	이미지를 정규화하고 Darknet-53과 같은 특징 추출기를 통과시킵니다.
3	다양한 크기(예: 13×13×255, 26×26×255)의 피처 맵을 생성합니다.
4	후보 예측을 계산하고 신뢰 임계값 아래의 예측은 무시합니다.
5	NMS 방법을 적용하여 최적의 예측을 선택합니다.
6	최종 탐지 결과에 ID를 할당하고 추적을 위해 출력합니다.

이러한 체계적인 접근 방식을 통해 NMS 머신 비전 시스템은 정확하고 효율적인 객체 감지 결과를 제공합니다. NMS를 적용하면 중복을 줄이고 연산 효율성을 향상시킬 수 있어 자율주행차 및 감시 시스템과 같은 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.

머신 비전 시스템에서 NMS의 장점

향상된 감지 정확도

NMS는 예측을 개선하여 객체 감지 시스템의 정확도를 향상시킵니다. 겹치는 경계 상자는 제외하고 가장 신뢰도가 높은 경계 상자를 선택하여 정확한 결과를 보장합니다. 예를 들어, 개선된 YOLOv8 모델은 평균 정확도(mAP0.5)가 38.52%에서 43.32%로 크게 향상되었습니다. 이러한 개선은 복잡한 도시 환경에서 NMS의 견고성을 보여줍니다.

데이터 세트 전체의 탐지 정확도를 비교하면 이러한 이점이 더욱 검증됩니다.

모델	베다이	UCAS-AOD	RSOD	도타
NMS	0.5392	0.9200	0.7861	0.3356
듀얼 NMS	0.5842	0.9495	0.7966	0.3842

이러한 결과는 NMS가 감지 정확도를 향상시켜 자율 주행차 및 감시 시스템과 같은 애플리케이션에 필수적인 요소가 된다는 것을 보여줍니다.

중복 감지 제거

최신 객체 감지기는 NMS를 사용하여 중복된 경계 상자를 제거합니다. 이 과정을 통해 최종 출력이 고유하고 관련성 있는 감지로 구성되도록 합니다. NMS는 불필요한 예측을 제거함으로써 감지 프로세스를 간소화하고 오탐(false positive)을 줄입니다.

NMS는 가장 관련성이 높은 경계 상자를 선택함으로써 거짓 양성률을 크게 줄입니다.
겹치는 상자를 삭제하여 더 깨끗한 감지 결과를 보장합니다.
NMS는 중복을 제거함으로써 계산 복잡성을 줄이고 시스템 효율성을 향상시킵니다.

예를 들어, 이미지가 처리될 때 모델은 동일한 객체에 대해 여러 개의 경계 상자를 예측합니다. NMS는 이러한 예측을 필터링하여 가장 신뢰할 수 있는 상자만 유지합니다. 이러한 정밀화 덕분에 NMS 머신 비전 시스템은 정확하고 깔끔한 출력을 제공합니다.

향상된 계산 효율성

NMS는 객체 감지 중 처리되는 바운딩 박스 수를 줄임으로써 계산 효율을 최적화합니다. 이러한 개선은 추론 속도 향상과 지연 시간 단축으로 이어집니다. YOLOv10 모델은 이러한 이점을 잘 보여주는 사례로, 이미지당 1밀리초(1000fps)의 추론 속도를 달성하고 이전 모델 대비 지연 시간을 최대 70% 단축했습니다.

메트릭	YOLOv10 성능
추론 속도	이미지당 1밀리초(1000fps)
지연 시간 감소	이전 모델 대비 37~70%
속도 비교	RT-DETR-R1.8보다 18배 빠름
지연 시간과 매개변수 비교	YOLOv46-C보다 지연 시간이 9% 짧음
AP 개선	YOLOv1.2 대비 1.4%~8%

이러한 측정 항목은 NMS가 계산 효율성을 어떻게 향상시키는지 보여주며, 교통 모니터링 및 산업 자동화와 같은 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.

머신 비전 시스템에서 NMS의 응용

자율 주행차 및 교통 모니터링

자율주행차에서 NMS는 안전성과 효율성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 보행자, 차량, 도로 표지판과 같은 물체를 실시간으로 감지하는 데 도움을 줍니다. NMS는 겹치는 경계 상자를 필터링하여 시스템이 각 물체를 정확하게 식별하도록 합니다. 이를 통해 사고로 이어질 수 있는 오탐지 가능성을 줄입니다. 예를 들어, 자율주행차가 혼잡한 교차로에 접근할 때 NMS는 주변 차량이나 횡단보도 보행자와 같이 가장 관련성 높은 물체에 초점을 맞추도록 합니다.

교통 감시 시스템 또한 NMS의 이점을 누리고 있습니다. 이 시스템은 카메라를 사용하여 차량 이동을 추적하고 교통 위반을 감지합니다. NMS는 중복 데이터를 제거하여 감지 프로세스를 개선하고, 시스템이 중요한 사건에 집중할 수 있도록 합니다. 이를 통해 교통 분석의 정확성이 향상되고 당국은 교통 체증을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

업종	응용 프로그램 설명	핵심 장점
자치 차량	충돌 방지, 교통 모니터링, 보행자 감지를 위한 실시간 객체 감지.	사고를 최소화하고 운영 효율성을 향상시킵니다.

산업 자동화 및 품질 관리

산업 현장에서 NMS는 자동화 시스템의 신뢰성을 향상시킵니다. 물체 감지 결과를 개선하여 생산 라인의 결함을 감지하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 표면 검사 시 NMS는 시스템이 가장 중요한 결함만 식별하도록 보장합니다. 이를 통해 중요한 결함을 간과할 가능성을 줄여 고품질 제품을 보장합니다.

NMS는 구조 건전성 모니터링에도 이점을 제공합니다. NMS는 관련 없는 탐지를 걸러냄으로써 시스템이 재료의 균열이나 취약점을 파악하는 데 집중할 수 있도록 합니다. 이를 통해 구조물의 안전성과 내구성을 보장합니다. 품질 관리 측면에서도 NMS는 중복 탐지를 줄여 효율성을 향상시키고, 더 빠르고 정확한 검사를 가능하게 합니다.

업종	응용 프로그램 설명	핵심 장점
공업 자동화	표면 검사, 구조 건강 모니터링 및 품질 관리에 도움이 됩니다.	제조 공정에서 신뢰성과 안전성을 보장합니다.

의료 영상 및 진단

의료 분야에서 NMS는 의료 영상 시스템의 정확도를 향상시킵니다. 검출 결과를 개선하여 종양이나 병변과 같은 이상 징후를 감지하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 암 진단에서 NMS는 시스템이 가장 관련성 높은 영역에 집중하도록 하여 위양성 가능성을 줄입니다. 이를 통해 진단 정확도가 향상되고 의사가 더 나은 치료 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

NMS는 알약 식별 및 피부 세분화에도 도움을 줍니다. 중복 감지를 제거함으로써 시스템이 각 물체를 명확하게 식별할 수 있도록 합니다. 이를 통해 진단 프로세스의 효율성을 높이고 환자 치료 결과를 개선합니다. 예를 들어, 흑색종 피부 이미지를 분석할 때 NMS는 가장 의심스러운 부위만 강조 표시하여 의사가 진단의 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다.

업종	응용 프로그램 설명	핵심 장점
의료	암 탐지, 피부 분할, 알약 식별에 도움이 됩니다.	진단 과정과 치료 결과가 개선됩니다.

감시 및 보안 시스템

감시 및 보안 시스템은 성능 향상을 위해 비최대억제(NMS)에 크게 의존합니다. 이러한 시스템은 공항, 쇼핑몰, 공공 도로 등 여러 물체가 근접하여 나타나는 혼잡한 환경을 처리하는 경우가 많습니다. NMS는 중복 감지를 필터링하여 가장 정확한 경계 상자만 남깁니다. 이러한 개선을 통해 더욱 정밀하고 안정적으로 활동을 모니터링할 수 있습니다.

실시간 감시에서 NMS는 잠재적 위협을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다. NMS는 비디오 피드를 처리하여 의심스러운 활동, 무단 접근 또는 방치된 물체를 감지합니다. NMS는 중복 감지를 제거하여 시스템이 가장 관련성 높은 이벤트에 집중할 수 있도록 합니다. 이 기능은 오경보를 방지하고 대응 시간을 단축하는 데 필수적입니다.

팁: 보안 시스템에서 NMS를 사용하면 수동 개입을 크게 줄여 중요한 알림에 집중할 수 있습니다.

NMS는 중앙 집중식 보안 관리도 지원합니다. 전체 네트워크에 걸쳐 보안 조치를 효율적으로 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 규정 준수 추적을 자동화하여 규제 요건을 충족하는 데 도움을 줍니다. 또한 취약점을 식별하고 자동으로 패치를 적용하여 보안 침해 위험을 줄여줍니다. 이러한 기능 덕분에 NMS는 최신 보안 시스템에 필수적인 요소입니다.

감시 및 보안 시스템에서 NMS의 주요 이점은 다음과 같습니다.

실시간 위협 탐지: NMS는 활동에 대한 가시성을 제공하여 잠재적 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 해줍니다.
자동화된 문제 해결: 네트워크 문제를 자동으로 해결하여 수동 작업을 줄여줍니다.
사전 예방적 용량 계획: NMS는 사용 추세에 대한 통찰력을 제공하여 향후 확장을 계획하는 데 도움이 됩니다.
실시간 알림: 즉각적인 알림을 통해 팀원들에게 중요한 이벤트에 대한 정보를 제공합니다.

NMS를 통합하면 감시 시스템의 효율성과 정확성을 높여 모든 사람에게 더 안전한 환경을 보장할 수 있습니다.

머신 비전 시스템에서 NMS의 미래 전망

NMS 알고리즘의 발전

비최대억제(NMS)의 미래는 더욱 스마트하고 효율적인 알고리즘에 달려 있습니다. 연구자들은 인공지능을 통합하여 의사 결정 역량을 향상시키는 방법을 모색하고 있습니다. 예측 분석은 시스템이 잠재적인 문제를 사전에 예측하고 해결할 수 있도록 하는 또 다른 유망한 분야입니다. 블록체인 기술 또한 보안을 강화하고 데이터 무결성을 보장하기 위해 도입되고 있습니다.

최근의 몇 가지 획기적인 발견은 NMS 알고리즘의 진전을 강조합니다.

돌파구	상품 설명
합성 과정의 최적화	머신 러닝 기술을 사용하여 오류율을 최소화하면서 높은 정확도를 달성했습니다.
향상된 분류 정확도	의사결정 트리 모델은 대상 분석 항목을 식별하는 데 98%의 정확도를 달성했습니다.
설명 가능한 머신러닝	예측에 대한 해석 가능성과 신뢰도를 높이는 데 집중하세요.

이러한 발전은 더욱 안정적이고 효율적인 NMS 구현의 길을 열어 머신 비전 시스템의 더 나은 성능을 보장합니다.

AI 및 딥러닝과의 통합

NMS와 AI, 딥러닝을 통합함으로써 객체 감지가 혁신되고 있습니다. AI-powered 시스템 이제 네트워크 트래픽의 이상 징후와 같은 비정상적인 패턴을 식별하여 보안 침해를 탐지하는 데 도움이 됩니다. 침입 탐지 시스템(IDS)은 AI를 사용하여 무단 접근 및 악의적인 활동을 탐지합니다. 오류 예측 또한 AI가 탁월한 역량을 발휘하는 분야로, 성능 데이터를 분석하여 장애를 예측하고 사전 예방적 유지 관리를 지원합니다.

자가 복구 네트워크는 획기적인 발전을 의미합니다. 이러한 시스템은 장애를 자율적으로 관리하여 수동 개입의 필요성을 줄여줍니다. 또한 AI는 리소스 할당 및 에너지 소비를 최적화하여 전반적인 시스템 성능을 향상시킵니다. NMS와 이러한 기술을 결합하면 더 빠르고 정확하며 복원력이 뛰어난 머신 비전 시스템을 구축할 수 있습니다.

머신 비전 기술의 새로운 트렌드

머신 비전 기술은 끊임없이 발전하고 있으며, 새로운 트렌드가 미래를 만들어가고 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템(CVS)은 이제 인라인 품질 검사에 사용되어 제조 공정 중단 없이 생산 효율을 향상시킵니다. 그러나 조명 불량이나 표면 불규칙성과 같은 문제는 여전히 이미지 분할에 영향을 미칩니다.

머신 러닝과 딥 러닝 기술은 검사 작업에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 이러한 방법은 표면 결함을 분류하는 데 탁월할 뿐만 아니라, 위치 변화를 감지하는 데에도 활용되고 있습니다. 이러한 기술이 발전함에 따라, 감지 정확도를 높이는 데 있어 NMS의 역할은 더욱 중요해질 것입니다. NMS 머신 비전 시스템은 이러한 혁신의 초석으로 자리매김하여 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 것입니다.

비최대억제(NMS)는 중복 경계 상자를 제거하고 가장 신뢰도 높은 예측을 유지하여 객체 감지를 개선합니다. 더욱 깨끗한 출력과 향상된 정확도를 얻을 수 있으므로 NMS는 신뢰할 수 있는 머신 비전 시스템YOLOv10과 같은 혁신은 속도와 정밀도 향상을 위해 NMS를 사용하지 않는 접근 방식을 모색하고 있지만, NMS 머신 비전 시스템은 높은 정확도가 요구되는 애플리케이션에 여전히 필수적입니다. AI와 딥러닝 분야에서 NMS 머신 비전 시스템의 역할이 진화함에 따라 미래 기술 발전에 있어 NMS 머신 비전 시스템의 중요성이 더욱 커지고 있으며, 실시간 작업을 위한 더욱 스마트하고 빠른 솔루션을 제공합니다.

자주 묻는 질문

비최대억제(NMS)의 주요 목적은 무엇입니까?

NMS는 겹치는 경계 상자를 제거하여 객체 감지 결과를 개선하는 데 도움을 줍니다. 가장 신뢰도 높은 예측만 유지하여 더욱 정확하고 깔끔한 결과를 보장합니다. 이 프로세스는 머신 비전 시스템의 객체 감지 신뢰도를 향상시킵니다.

NMS는 어떻게 객체 감지 정확도를 향상시키나요?

NMS는 신뢰도가 낮은 경계 상자를 제거하여 중복 탐지를 제거합니다. 이를 통해 각 객체가 하나의 정확한 상자로 표현되도록 합니다. 결과적으로 시스템은 혼란을 피하고 정확한 탐지 결과를 제공합니다.

NMS에서 IoU가 중요한 이유는 무엇입니까?

IoU(Intersection over Union)는 경계 상자 간의 겹침을 측정합니다. NMS가 어떤 상자를 제외할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 적절한 IoU 임계값을 설정함으로써 중복 상자를 제거하는 것과 고품질 탐지를 유지하는 것 사이에서 균형을 유지할 수 있습니다.