マシンビジョンにおけるNMS：定義と応用

2025 年 6 月 16 日

非最大抑制（NMS）は、マシンビジョンシステムにおいて重要な役割を果たします。NMSは、重複する境界ボックスをフィルタリングし、最も精度の高い境界ボックスのみを維持することで、物体検出結果の精度向上に役立ちます。NMSを導入しないと、マシンビジョンシステムは重複した検出に悩まされることが多く、精度が低下し、結果が乱雑になる可能性があります。NMSを実装することで、よりクリーンな出力が得られ、システムが物体を効果的に識別しやすくなります。このプロセスにより、NMSマシンビジョンシステムの効率と精度が向上し、さまざまな業界でより信頼性の高いアプリケーションを実現できるようになります。

重要なポイント

非最大抑制（NMS）は、重複する余分なボックスを削除します。最良の予測のみを残します。物体検出の改善.
NMSを使用すると、重複した検出が削減され、結果がよりシンプルかつ迅速になります。これは、自動運転車や防犯カメラなどの用途において非常に重要です。
NMSでは、適切なIoU（Intersection over Union）値を選択することが重要です。これにより、重複を除去しつつ、良好な検出精度を維持できます。
NMSは多くの分野で使用されている医療、交通管制、工場など、様々な分野で活用されています。物体を正しく検出することで、安全性を確保し、より効率的に作業を行うことができます。
AIの活用など、新たなNMS手法により、検知能力はよりスマートになり、困難な状況でもより効果的に機能するようになります。

マシンビジョンシステムにおけるNMSの理解

NMSの定義と目的

非最大抑制（NMS）は、マシンビジョンシステムにおいて物体検出結果の精度向上に用いられる手法です。複数の境界ボックスが重なり合う場合、NMSは最も信頼度の高いボックスを選択し、他のボックスを抑制します。このプロセスにより、最も関連性の高い検出結果のみが残り、乱雑な情報を削減し、精度を向上させます。

NMSは、冗長な予測を排除するフィルターのようなもので、マシンビジョンシステムが最も重要な対象物に焦点を合わせやすくするものです。例えば、HeinSight2.0システムは、結晶化プロセスのモニタリングにNMSを適用しました。このシステムは、関心領域ごとに最も信頼性の高いラベルのみを保持することで、固体結晶と残留物を区別しました。このアプローチにより、システムのラベル付け精度と全体的なパフォーマンスが大幅に向上しました。

物体検出におけるNMSの役割

物体検出タスクにおいて、NMSは次のような重要な役割を果たします。精度の向上マシンビジョンシステムの精度向上に寄与します。NMS（ニューラルネットワークシステム）がないと、境界ボックスが重なり合うことで同じ物体が複数回検出され、混乱を招き、信頼性が低下する可能性があります。NMSは、信頼性の低い予測を抑制することで、各物体が単一の正確な境界ボックスで表現されることを保証します。

研究によると、NMSは交通標識などの重なり合う物体を含むデータセットにおける検出精度を向上させることが示されています。ベンチマーク研究では、NMSが冗長な予測をフィルタリングし、複雑な環境におけるマシンビジョンシステムのパフォーマンスを向上させることが実証されています。さらに、Soft-NMSなどの技術は誤検知を減らし、再現率を向上させることで、検出性能をさらに向上させます。

NMSが取り組む課題

NMSは物体検出に不可欠であるだけでなく、現代のマシンビジョンシステムにおけるいくつかの課題にも対処します。大きな問題の一つは、レイテンシのオーバーヘッドです。NMSは境界ボックス予測のシーケンシャル処理に依存するため、遅延が発生します。これは、自動運転車などのリアルタイムアプリケーションの速度を低下させる可能性があります。

もう一つの課題は、交差集合（IoU）閾値に対する感度です。選択されたIoU値は検出精度に大きく影響します。例えば、標準的な閾値0.5では、グラウンドトゥルースインスタンスの約10%が見逃される可能性があります。混雑したシーンでは、NMSは密集した物体を区別するのに苦労し、高精度な検出器を用いても検出漏れが発生します。

課題	説明
レイテンシオーバーヘッド	NMS は、SSD からのボックス予測に順次依存するため、大きな遅延が発生します。
IoU閾値に対する感度	NMS のパフォーマンスは、選択された IoU しきい値に大きく依存し、検出精度に影響します。
混雑したシーンでのパフォーマンス	NMS は混雑した環境ではうまく機能せず、完璧な検出器を使用しても検出を見逃す可能性があります。

こうした課題にもかかわらず、NMSは現代の物体検出器において、人間が開発した数少ないコンポーネントの一つであり続けています。スコアに基づいて境界ボックスを選択し、重なりを抑制するという重要な役割を果たし、NMSマシンビジョンシステムにとってよりクリーンで信頼性の高い出力を実現します。

物体検出におけるNMSのメカニズム

NMSが境界ボックスを処理する方法

非最大抑制（NMS）は、重複する予測を除外し、最も信頼性の高い予測のみを保持することで、境界ボックスを処理します。これにより、マシンビジョンシステムはクリーンで正確な検出結果を提供できます。

NMS の動作手順は次のとおりです。

境界ボックスを並べ替える: アルゴリズムは、まずすべての境界ボックスを信頼スコアに基づいて並べ替えることから始めます。スコアの高いボックスが優先されます。
一番上のボックスを選択: 最も高い信頼スコアを持つ境界ボックスが最初の検出として選択されます。
重なり合ったボックスを削除する: 選択したボックスと大きく重なる境界ボックスは削除されます。重なり具合は、事前に定義されたしきい値に基づいて決定されます。
プロセスを繰り返す: アルゴリズムは、境界ボックスがなくなるまでボックスの選択と削除を続けます。

このプロセスにより、 NMSマシンビジョンシステム冗長な検出を排除し、最も関連性の高いオブジェクトに焦点を当てます。

先端NMSを効果的に機能させるには、信頼度スコアに基づいて境界ボックスをソートすることが重要です。これにより、最も信頼性の高い予測が保持され、精度の低い予測が抑制されます。

NMSにおけるIoUの重要性

交差和（IoU）は、NMSにおいてどの境界ボックスを非表示にするかを決定する上で重要な役割を果たします。IoUは、2つの境界ボックスの重なり面積を和面積で割ることで、それらの重なりを測定します。

2つのボックス間のIoUが事前定義された閾値を超えた場合、信頼度スコアが低い方のボックスは破棄されます。これにより、最も関連性の高い境界ボックスのみが残ります。ただし、IoUの閾値は検出精度に影響を与える可能性があります。例：

低い閾値: 重なり合ったボックスが保持され、結果が乱雑になる可能性があります。
高い閾値: 高品質のボックスが除外され、検出精度が低下する可能性があります。

最近の研究では、コーナー距離や前景情報を組み込んで検出性能を向上させるCFIoU-NMSなどの機能強化が提案されています。これらの進歩は、特に混雑したシーンや小さな物体の位置特定といった難しいシナリオにおいて、物体検出の精度向上におけるIoUの重要性を浮き彫りにしています。

注意適切なIoU閾値の選択は非常に重要です。冗長な検出を排除することと、高品質な境界ボックスを維持することのトレードオフのバランスを取ることが重要です。

NMSアルゴリズムのステップバイステップの説明

NMSアルゴリズムは、構造化されたプロセスに従って物体検出結果を精緻化します。以下に、簡略化した手順を説明します。

手順	説明
1	初期フレームイメージを取得し、416×416 ピクセルにサイズを変更します。
2	画像を正規化し、Darknet-53 などの特徴抽出ツールに渡します。
3	さまざまなサイズ (例: 13×13×255、26×26×255) の特徴マップを生成します。
4	候補予測を計算し、信頼度しきい値を下回るものは無視します。
5	NMS メソッドを適用して最適な予測を選択します。
6	最終的な検出結果に ID を割り当て、追跡用に出力します。

この体系的なアプローチにより、NMSマシンビジョンシステムは正確かつ効率的な物体検出結果を実現します。NMSを適用することで冗長性が削減され、計算効率が向上するため、自動運転車や監視システムなどのリアルタイムアプリケーションに最適です。

マシンビジョンシステムにおけるNMSの利点

検出精度の向上

NMSは予測精度を向上させることで、物体検出システムの精度を向上させます。最も信頼性の高い境界ボックスを選択し、重複する境界ボックスを抑制しながら、正確な結果を保証します。例えば、改良されたYOLOv8モデルでは、平均精度（mAP0.5）が38.52%から43.32%へと大幅に向上しました。この改善は、複雑な都市環境におけるNMSの堅牢性を浮き彫りにしています。

データセット間の検出精度の比較により、この利点がさらに検証されます。

モデル	ヴェーダイ	UCAS-AOD	RSOD	DOTA
NMS	0.5392	0.9200	0.7861	0.3356
デュアルNMS	0.5842	0.9495	0.7966	0.3842

これらの結果は、NMS が検出精度を向上させる方法を示しており、自律走行車や監視システムなどのアプリケーションに不可欠となっています。

冗長な検出の排除

現代の物体検出器は、NMSを利用して冗長な境界ボックスを排除しています。このプロセスにより、最終的な出力は一意かつ関連性の高い検出結果のみで構成されます。NMSは不要な予測を排除することで、検出プロセスを効率化し、誤検知を削減します。

NMS は、最も関連性の高い境界ボックスを選択することで、誤検知を大幅に削減します。
重複するボックスを破棄し、よりクリーンな検出結果を保証します。
NMS は冗長性を排除することで計算の複雑さを軽減し、システム効率を向上させます。

例えば、画像を処理する際、モデルは同じ物体に対して複数のバウンディングボックスを予測します。NMSはこれらの予測をフィルタリングし、最も信頼性の高いボックスのみを保持します。この改良により、NMSマシンビジョンシステムは正確で整理された出力を提供できるようになります。

計算効率の向上

NMSは、物体検出時に処理される境界ボックスの数を減らすことで計算効率を最適化します。この改善は、推論速度の高速化とレイテンシの低減につながります。YOLOv10モデルはこの利点を体現しており、画像あたり1ミリ秒（1000fps）の推論速度を実現し、以前のモデルと比較してレイテンシを最大70%削減しています。

メトリック	YOLOv10 パフォーマンス
推論速度	1画像あたり1000ミリ秒（XNUMX fps）
レイテンシーの削減	前任者と比較して37％から70％
速度比較	RT-DETR-R1.8の18倍の速度
レイテンシとパラメータの比較	YOLOv46-Cよりもレイテンシが9%減少
AP改善	YOLOv1.2の同等製品と比較して1.4%～8%

これらのメトリックは、NMS が計算効率をどのように向上させ、トラフィック監視や産業オートメーションなどのリアルタイムアプリケーションに最適であるかを強調しています。

マシンビジョンシステムにおけるNMSの応用

自動運転車と交通監視

自動運転車において、NMSは安全性と効率性を確保する上で重要な役割を果たします。歩行者、車両、道路標識などの物体をリアルタイムで検知するのに役立ちます。NMSは、重なり合う境界ボックスをフィルタリングすることで、システムが各物体を正確に識別することを保証します。これにより、事故につながる可能性のある誤検知の可能性を低減します。例えば、自動運転車が交通量の多い交差点に近づくと、NMSは車両が近くの車両や横断する歩行者など、最も関連性の高い物体に焦点を合わせます。

交通監視システムもNMSの恩恵を受けています。これらのシステムは、カメラを用いて車両の動きを追跡し、交通違反を検出します。NMSは冗長なデータを排除することで検出プロセスを改善し、システムが重要なイベントに集中できるようにします。これにより、交通分析の精度が向上し、当局による渋滞管理の効率化が促進されます。

業種	アプリケーションの説明	ポイント
自律車両	衝突回避、交通監視、歩行者検出のためのリアルタイムの物体検出。	事故を最小限に抑え、運用効率を向上させます。

産業オートメーションと品質管理

産業分野において、NMSは自動化システムの信頼性を高めます。物体検出結果を精緻化することで、生産ラインにおける欠陥検出を支援します。例えば、表面検査においては、NMSによってシステムが最も重要な欠陥のみを検出することが可能になります。これにより、重大な欠陥を見逃す可能性が低減され、高品質な製品が確保されます。

構造ヘルスモニタリングもNMSの恩恵を受けています。NMSは不要な検出を除外することで、システムが材料の亀裂や弱点の特定に集中できるようにします。これにより、構造物の安全性と耐久性が確保されます。品質管理においては、NMSは重複した検出を削減することで効率を向上させ、より迅速かつ正確な検査を可能にします。

業種	アプリケーションの説明	ポイント
産業自動化	表面検査、構造健全性監視、品質管理に役立ちます。	製造プロセスにおける信頼性と安全性を確保します。

医用画像処理と診断

医療分野において、NMSは医用画像システムの精度を向上させます。検出結果を精緻化することで、腫瘍や病変などの異常の検出を支援します。例えば、がん検出において、NMSはシステムが最も重要な領域に焦点を当てるようにすることで、偽陽性の可能性を低減します。これにより診断精度が向上し、医師はより適切な治療方針を決定できるようになります。

NMSは錠剤の識別と皮膚のセグメンテーションにも役立ちます。冗長な検出を排除することで、システムが各オブジェクトを明確に識別することを保証します。これにより、診断プロセスの効率が向上し、患者の転帰が向上します。例えば、皮膚画像を分析して悪性黒色腫の有無を確認する場合、NMSはシステムが最も疑わしい領域のみを強調表示し、医師が診断の優先順位を決定できるようにします。

業種	アプリケーションの説明	ポイント
看護師	がんの検出、皮膚のセグメンテーション、錠剤の識別を支援します。	診断プロセスと治療結果を改善します。

監視およびセキュリティシステム

監視・セキュリティシステムは、パフォーマンス向上のためにNon-Maximum Suppression（NMS）に大きく依存しています。これらのシステムは、空港、ショッピングモール、公共道路など、複数の物体が近接して出現する混雑した環境に対応することがよくあります。NMSは、重複する検知をフィルタリングし、最も正確な境界ボックスのみを残します。この改良により、より高い精度と信頼性で活動を監視できます。

リアルタイム監視において、NMSは潜在的な脅威を特定する上で重要な役割を果たします。NMSはビデオフィードを処理し、不審な活動、不正アクセス、放置された物体などを検知します。NMSは重複した検知を排除することで、システムが最も重要なイベントに集中できるようにします。この機能は、誤報の防止と対応時間の短縮に不可欠です。

先端: セキュリティシステムで NMS を使用すると、手動による介入が大幅に削減され、重要なアラートに集中できるようになります。

NMSは集中セキュリティ管理もサポートしています。ネットワーク全体にわたってセキュリティ対策を効率的に実施できます。例えば、コンプライアンス追跡を自動化することで、規制要件への適合を支援します。また、脆弱性を特定し、パッチを自動的に適用することで、侵害のリスクを軽減します。これらの機能により、NMSは現代のセキュリティシステムに不可欠な存在となっています。

監視およびセキュリティシステムにおける NMS の主な利点は次のとおりです。

リアルタイムの脅威検出NMS はアクティビティの可視性を提供し、潜在的な脅威に迅速に対応できるようにします。
自動問題解決: ネットワークの問題を自動的に解決することで、手作業の労力を削減します。
プロアクティブなキャパシティプランニングNMS は使用傾向に関する洞察を提供し、将来の拡張の計画に役立ちます。
リアルタイムアラート: 即時アラートにより、チームは重要なイベントについて常に情報を得ることができます。

NMS を統合することで、監視システムの効率と精度が向上し、すべての人にとってより安全な環境が確保されます。

マシンビジョンシステムにおけるNMSの将来展望

NMSアルゴリズムの進歩

非最大抑制（NMS）の未来は、よりスマートで効率的なアルゴリズムにあります。研究者たちは、人工知能を統合することで意思決定能力を向上させる方法を模索しています。予測分析もまた有望な分野であり、システムが潜在的な問題を予測し、発生前に対処することを可能にします。また、セキュリティの向上とデータの整合性確保のために、ブロックチェーン技術も導入されています。

最近のいくつかの画期的な進歩は、NMS アルゴリズムの進歩を浮き彫りにしています。

画期的な	説明
合成プロセスの最適化	機械学習技術を使用して、最小限のエラー率で高い精度を実現しました。
分類精度の向上	決定木モデルは、ターゲット分析対象物の識別において 98% の精度に達しました。
説明可能な機械学習	予測の解釈可能性と信頼性の向上に重点を置きます。

これらの進歩により、より信頼性が高く効率的な NMS 実装が可能になり、マシンビジョンシステムのパフォーマンスが向上します。

AIとディープラーニングとの統合

NMS と AI およびディープラーニングの統合により、物体検出が変革しています。 AI-powered システムネットワークトラフィックの異常など、異常なパターンを識別できるようになり、セキュリティ侵害の検出に役立ちます。侵入検知システム（IDS）は、AIを活用して不正アクセスや悪意のあるアクティビティを検出します。障害予測もAIが得意とする分野の一つで、パフォーマンスデータを分析して障害を予測し、プロアクティブなメンテナンスを可能にします。

自己修復型ネットワークは大きな飛躍を意味します。これらのシステムは障害を自律的に管理し、手動介入の必要性を軽減します。また、AIはリソース割り当てとエネルギー消費を最適化し、システム全体のパフォーマンスを向上させます。NMSとこれらのテクノロジーを組み合わせることで、より高速で、より正確で、より回復力の高いマシンビジョンシステムを実現できます。

マシンビジョン技術の新たなトレンド

マシンビジョン技術は進化を続け、新たなトレンドがその未来を形作っています。コンピュータービジョンシステム（CVS）は現在、インライン品質検査に利用されており、製造プロセスを停止することなく生産効率を向上させています。しかしながら、照明不足や表面の凹凸といった課題は、依然として画像セグメンテーションに影響を与えています。

機械学習とディープラーニング技術は、検査業務への適用がますます進んでいます。これらの手法は表面欠陥の分類に優れているだけでなく、位置ずれの検出にも応用されています。これらの技術が進歩するにつれ、NMS（National Machine Vision System）による検出精度の向上はますます重要になります。NMSマシンビジョンシステムは、これらのイノベーションの基盤として、正確で信頼性の高い出力を提供し続けるでしょう。

非最大抑制（NMS）は、冗長な境界ボックスを排除し、最も信頼性の高い予測を維持することで、物体検出精度を向上させます。よりクリーンな出力と精度向上のメリットが得られるため、NMSは信頼性の高い検出に不可欠です。マシンビジョンシステムYOLOv10のようなイノベーションは、NMSフリーのアプローチで速度と精度の向上を目指していますが、NMSマシンビジョンシステムは、高精度が求められるアプリケーションにおいて依然として不可欠です。AIとディープラーニングにおけるその役割の進化は、将来のテクノロジーの形成においてその重要性を確固たるものにし、リアルタイムタスクのためのよりスマートで高速なソリューションを提供します。