# Aufgabe 08: Confidence und NMS verstehen

## Ziel

Du experimentierst mit Confidence Thresholds und Non-Maximum Suppression.

## Warum ist das wichtig?

Falsche oder doppelte Detektionen machen Roboterantworten unglaubwürdig.

## Voraussetzungen

- Aufgaben 06-07

## Theorie

Confidence ist kein Wahrheitswert, sondern Modellvertrauen. NMS entfernt überlappende Boxen, damit ein Objekt nicht mehrfach gezählt wird.

## Aufgabe

Erstelle ein Experiment, das verschiedene Thresholds und NMS-Werte auf denselben Bildern vergleicht.

## Akzeptanzkriterien

- Mindestens drei Thresholds werden verglichen.
- Doppelte Boxen werden sichtbar reduziert.
- Entscheidung für Default-Werte ist begründet.

## Erweiterungen

- Visualisiere Ergebnisse als Kontaktbogen.

## Reflexionsfragen

- Warum ist hoher Threshold nicht immer besser?
- Was passiert bei überlappenden Personen?
- Welche Antwort sollte der Roboter bei Unsicherheit geben?