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Intersection over Union (IOU) は、注釈、セグメンテーション、およびオブジェクト検出アルゴリズムの精度を評価するために使用されるパフォーマンスメトリックです。データセット内の予測された境界ボックスまたはセグメント化された領域と、グラウンドトゥルースの境界ボックスまたは注釈付き領域の間の重複を定量化します。 IOU は、予測されたオブジェクトが実際のオブジェクトの注釈とどの程度一致するかを示す尺度を提供するため、モデルの精度を評価し、アルゴリズムを微調整して結果を改善することができます。

IOUの計算方法

IOU は、予測領域と実際の領域の交差領域をそれらの結合領域で割ることによって計算されます。 IOU の式は次のように表すことができます。

IOU = 交差点エリア/結合エリア

IOU 値が高いほど、予測領域と実際の領域の間の整合性が向上し、より正確なモデルが反映されます。

Intersection over Union (IoU) 比率は、オブジェクトの検出とセグメンテーションにおける予測領域とグラウンドトゥルース領域の間の重複を定量化するための基本的なメトリックです。この概念は、コンピュータービジョンで一般的に使用される 2 つの関連するメトリックの基礎を形成します。1 つはオーバーラップ評価の代替ビューを提供する Jaccard インデックス、もう 1 つはオーバーラップとオーバーラップを考慮してオーバーラップを評価する平均平均精度 (mAP) です。モデルの精度の包括的な評価。精度と再現率のトレードオフ。

ジャカードインデックス

Jaccard 指数は、Jaccard 類似性係数とも呼ばれ、2 つのセット間の類似性の程度を測定する関連評価指数です。オブジェクトの検出とセグメンテーションのコンテキストでは、Jaccard インデックスは、予測領域と真の領域の交差と、これらの領域の結合の比率として計算されます。 IOU と同様に、Jaccard インデックスは、注釈と予測の間の重複の尺度を提供します。

平均精度 (mAP)

平均精度 (mAP) は、物体検出で広く使用されているもう 1 つの評価指標であり、さまざまな精度および再現レベルでのモデルの精度の総合的な尺度を提供します。 mAP は、YOLO や R-CNN などの物体検出モデルを評価する場合に特に人気があります。精度と再現率のトレードオフを考慮し、モデルのパフォーマンスの包括的な評価を提供します。

Python で交差と結合を実装する

Intersection over Union (IOU) メトリクスは、オブジェクト検出およびセグメンテーションモデルのパフォーマンスを評価するための基本的なツールです。 IOU 計算の Python 実装により、深層学習アルゴリズムの精度を評価する際のその役割を明確に理解できます。

借用書の申請

実際の分野に深く踏み込んで、IoU (交差オーバーユニオン) のアプリケーションは、コンピュータービジョンの重要な側面をカバーします。物体検出における物体位置特定の精度の評価からセグメンテーション精度の向上に至るまで、IoU の役割は非常に重要です。

物体検出

物体検出タスクでは、モデルが画像内の物体をどの程度正確に検出できるかを評価するために IOU が重要です。 IOU は、予測されたバウンディングボックスをグラウンドトゥルースバウンディングボックスと比較することにより、モデル検出の精度と再現率についての洞察を提供します。この情報は、検出しきい値を調整し、現実世界のシナリオに合わせてモデルを最適化するのに役立ちます。

セマンティックセグメンテーション

セマンティックセグメンテーションでは、画像内の各ピクセルを特定のオブジェクトクラスに分類します。 IOU は、セグメント化された領域の品質を評価するために使用されます。これは、オブジェクトの境界を認識するモデルの能力を測定し、セグメンテーションの精度の向上に役立ちます。

インスタンスの分割

インスタンスセグメンテーションは、同じオブジェクトクラスの個々のインスタンスを区別することによってセマンティックセグメンテーションを拡張します。 IOU は、モデルが画像内のさまざまなオブジェクトインスタンスをどの程度分離して識別しているかを評価するのに役立ち、きめの細かいオブジェクトの分離が必要なタスクにとって重要な指標となります。

参考文献

【1】https://encord.com/glossary/iou-definition/