Non-Maximum Suppression (NMS) là một thuật toán quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính, đặc biệt trong phát hiện đối tượng. Thuật toán này được áp dụng sau khi một mô hình phát hiện đối tượng (như YOLO, SSD hay Faster R-CNN) đã xác định một số hộp giới hạn cho cùng một đối tượng trong một bức ảnh. Mục tiêu của NMS là loại bỏ những hộp thừa để chỉ giữ lại hộp chính xác nhất cho mỗi đối tượng.

1. Quy Trình Hoạt Động Của NMS

Quá trình NMS có thể được mô tả qua các bước chính sau đây:

Bước 1: Nhận diện các hộp dự đoán

Khi một mô hình phát hiện đối tượng được áp dụng vào hình ảnh, nó sẽ sản xuất một danh sách các hộp giới hạn (bounding boxes) và tương ứng với mỗi hộp là một giá trị độ tin cậy (confidence score). Mỗi hộp được mô tả bằng bốn tham số: toạ độ x, y, chiều rộng (width), và chiều cao (height).

Bước 2: Sắp xếp các hộp

Các hộp được sắp xếp theo độ tin cậy từ cao đến thấp. Hộp có độ tin cậy cao nhất sẽ được giữ lại và các hộp còn lại sẽ được xem xét so sánh.

Bước 3: Tính toán Intersection over Union (IoU)

Đối với mỗi hộp trong danh sách, NMS sẽ tính toán chỉ số Intersection over Union (IoU) giữa hộp đang được giữ lại và các hộp còn lại. IoU được tính bằng công thức:IoU=Area of overlapArea of union\text{IoU} = \frac{\text{Area of overlap}}{\text{Area of union}}IoU=Area of unionArea of overlap

Area of overlap: Diện tích của phần giao nhau giữa hai hộp.
Area of union: Tổng diện tích của hai hộp.

Bước 4: Loại bỏ các hộp

Nếu giá trị IoU giữa hộp đã giữ lại và bất kỳ hộp nào khác vượt quá một ngưỡng xác định (thường là 0.5), hộp đó sẽ bị loại bỏ. Ngưỡng này có thể được điều chỉnh tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng.

Bước 5: Lặp lại quy trình

Quá trình này tiếp tục cho đến khi không còn hộp nào để xem xét. Kết quả cuối cùng là danh sách các hộp được chọn, mỗi hộp đại diện cho một đối tượng duy nhất trong bức ảnh.

2. Ưu Điểm của NMS

Giảm thiểu trùng lặp: NMS giúp loại bỏ các hộp thừa cho cùng một đối tượng, từ đó giảm thiểu sự nhầm lẫn trong phát hiện.
Tăng cường độ chính xác: Bằng cách giữ lại hộp có độ tin cậy cao nhất, NMS giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống phát hiện đối tượng.
Dễ dàng triển khai: NMS là một thuật toán đơn giản và dễ hiểu, có thể được triển khai dễ dàng trong các mô hình hiện tại.

3. Nhược Điểm của NMS

Giới hạn về ngưỡng IoU: Việc chọn ngưỡng IoU có thể dẫn đến việc bỏ sót một số hộp cần thiết nếu ngưỡng quá cao, hoặc giữ lại quá nhiều hộp nếu ngưỡng quá thấp.
Xử lý không tốt cho các đối tượng chồng chéo: Trong trường hợp các đối tượng gần nhau hoặc chồng chéo, NMS có thể không phân biệt được chúng một cách hiệu quả.
Chỉ định các hộp một cách tĩnh: NMS không thể điều chỉnh hoặc học hỏi từ dữ liệu, điều này có thể dẫn đến việc không tối ưu trong một số tình huống.

4. Biến Thể của NMS

Để khắc phục một số nhược điểm của NMS, một số biến thể đã được phát triển:

Soft-NMS: Thay vì loại bỏ hoàn toàn các hộp dự đoán dựa trên ngưỡng IoU, Soft-NMS giảm độ tin cậy của các hộp dự đoán có IoU cao, điều này giúp giữ lại thông tin tốt hơn cho các hộp gần nhau.
Weighted NMS: Biến thể này sử dụng trọng số cho các hộp dự đoán dựa trên độ tin cậy của chúng, cho phép mô hình có thể học hỏi từ các tình huống cụ thể hơn.

5. Ứng Dụng Thực Tế

NMS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như:

Phát hiện đối tượng trong video: NMS giúp theo dõi các đối tượng di chuyển trong video bằng cách xác định chính xác vị trí của chúng.
Nhận diện khuôn mặt: Trong các ứng dụng nhận diện khuôn mặt, NMS giúp loại bỏ các hộp giới hạn không cần thiết cho cùng một khuôn mặt.
Ô tô tự lái: Trong các hệ thống lái tự động, NMS giúp nhận diện và theo dõi các phương tiện khác trên đường.

Kết Luận

Non-Maximum Suppression là một kỹ thuật quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất của các mô hình phát hiện đối tượng. Việc hiểu rõ về NMS, cách thức hoạt động và ứng dụng của nó có thể giúp các nhà phát triển tối ưu hóa các hệ thống thị giác máy tính của mình, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong các nhiệm vụ thực tế. Việc lựa chọn và điều chỉnh ngưỡng IoU một cách hợp lý là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.