sliding-window-inference

슬라이딩 윈도우 추론은 큰 이미지를 여러 작은 창으로 분할해 각 창을 별도로 모델에 입력하고 결과를 합치는 방식이다. 본문에서는 이 방식을 도입하여 고해상도에서 작은 객체가 리사이즈로 사라지는 문제를 완화하고, 창별 탐지 결과를 NMM·greedy NMM·Weighted Boxes Fusion 같은 방법으로 병합한다고 밝혔다. 이 접근은 고해상도 실무 워크로드에서 탐지 정확도를 보존하는 수단으로 활용된다.