Non-Maximum Suppression(NMS)은 객체 감지 모델에서 겹치는 Bounding Box를 제거하여 최종 결과를 정리하는 기술이다. 이를 통해 모델의 출력을 간결하게 하고 중복된 결과를 제거함으로써 정확한 객체 감지를 할 수 있게 된다.  NMS의 원리는 여러 후보 bbox 중에서 겹치는 상자들을 필터링하는 것인데, 겹치는 상자들 중에서 가장 확률이 높은 상자를 선택하고 그와 겹치는 상자들을 제거하는 방식이라고 보면 된다. 이러한 NMS는 모델의 출력을 정리하고 중복된 결과를 제거하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있도록 하며 특히, 한 객체에 대해 여러 개의 겹치는 경계 상자가 생성된 경우 이를 정리하는 데 사용된다. Object Detection 모델 중 Faster R-CNN, YOLO..