겹치는 검출 상자
검출기는 같은 객체에 여러 후보 상자를 만들 수 있어 결과를 정리해야 한다. 군중 장면에서는 실제로 다른 사람을 가리키는 상자도 서로 많이 겹칠 수 있다.
고정 기준의 한계
비최대 억제는 겹치는 후보를 정리하는 절차다. 사람 사이의 간격이 장면마다 다르면 하나의 고정된 억제 기준으로 모든 경우를 처리하기 어렵다.
밀도를 예측하는 구성
Adaptive NMS는 작은 신경망으로 밀도 점수를 학습한다. 이 점수에 따라 개별 객체의 억제 임계값을 동적으로 정해 검출기의 후보 상자를 정리한다.
검출기와의 결합
밀도 예측 구성은 단일 단계와 두 단계 검출기에 모두 결합할 수 있도록 설계했다. 연구는 CityPersons와 CrowdHuman에서 군중 보행자 검출 결과를 비교했다.
관련 문서
Repulsion Loss / CrowdHuman / CityPersons / CrowdPose / WIDER FACE / LVIS