first

detection.py

@@ -600,7 +600,7 @@ def run_inference(
                 print(f"    - {label_name}: {count}件")
         
         # NMS（Non-Maximum Suppression）で重複検出をマージ
-        # クラスごとにNMSを適用
+        # クラスごとにNMSを適用（異なるクラス間の重複は許可）
         from torchvision.ops import nms
         
         # ZeroGPU対応: モデルからデバイスを動的に取得
@@ -629,8 +629,8 @@ def run_inference(
             boxes_tensor = torch.tensor([[x1, y1, x2, y2] for x1, y1, x2, y2, _ in boxes_scores], device=device)
             scores_tensor = torch.tensor([score for _, _, _, _, score in boxes_scores], device=device)
             
-            # NMS適用（IoU閾値: 0.5）
-            keep_indices = nms(boxes_tensor, scores_tensor, iou_threshold=0.5)
+            # NMS適用（IoU閾値: 0.4 - より厳しく重複を削除）
+            keep_indices = nms(boxes_tensor, scores_tensor, iou_threshold=0.4)
             
             # マージ後の検出を追加
             for idx in keep_indices.cpu().numpy():