연합 교차로(IoU)

IOU(Intersection over Union)는 주석, 분할 및 객체 감지 알고리즘의 정확도를 평가하는 데 사용되는 성능 지표입니다. 예측된 경계 상자 또는 분할된 영역과 데이터 세트의 기준 경계 상자 또는 주석이 달린 영역 간의 중복을 정량화합니다. IOU는 예측된 객체가 실제 객체 주석과 얼마나 잘 일치하는지 측정하여 모델 정확도를 평가하고 알고리즘을 미세 조정하여 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

IOU 계산 방법

IOU는 예측 지역과 실제 지역의 교집합 면적을 합집합 면적으로 나누어 계산합니다. IOU 공식은 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

IOU = 교차 영역 / 결합 영역

IOU 값이 높을수록 예측된 지역과 실제 지역이 더 잘 일치함을 나타내며, 이는 모델이 더 정확하다는 것을 의미합니다.

IoU(Intersection over Union)는 객체 감지 및 분할에서 예측 영역과 실제 영역 간의 중복을 정량화하는 기본 지표입니다. 이 개념은 컴퓨터 비전에서 일반적으로 사용되는 두 가지 관련 지표의 기초를 형성합니다. 즉, 중복 평가에 대한 대체적 관점을 제공하는 자카드 지수와 중복과 범위 밖을 모두 고려하여 모델 정확도를 포괄적으로 평가하는 평균 평균 정밀도(mAP)입니다. 정확도와 재현율 간의 균형.

자카드 인덱스

자카르드 지수는 자카르드 유사도 계수라고도 하며, 두 집합 간의 유사도를 측정하는 관련 평가 지표입니다. 객체 감지 및 분할의 맥락에서 자카르드 지수는 예측 영역과 실제 영역의 교집합과 이 두 영역의 합집합의 비율로 계산됩니다. IOU와 마찬가지로 Jaccard 지수는 주석과 예측 간의 중복을 측정합니다.

평균 평균 정밀도(mAP)

평균 평균 정밀도(mAP)는 객체 감지에서 널리 사용되는 또 다른 평가 지표로, 다양한 수준의 정밀도와 재현율에서 모델의 정확도를 집계하여 측정합니다. mAP는 YOLO 및 R-CNN과 같은 객체 감지 모델을 평가하는 데 특히 인기가 있습니다. 이는 정밀도-재현율 간의 균형을 고려하고 모델 성능에 대한 포괄적인 평가를 제공합니다.

Python에서 교집합과 합집합 구현하기

IOU(Intersection over Union) 지표는 객체 감지 및 분할 모델의 성능을 평가하는 기본 도구입니다. IOU 계산의 Python 구현은 딥러닝 알고리즘의 정확도를 평가하는 데 있어서 IOU 계산의 역할을 명확하게 이해할 수 있도록 해줍니다.

IOU의 적용

실제 분야를 더 깊이 살펴보면, IoU(Intersection over Union)를 적용하면 컴퓨터 비전의 핵심 측면을 다룰 수 있습니다. 객체 감지에서 객체 위치 추정의 정확도를 평가하는 것부터 분할 정확도를 개선하는 것까지, IoU의 역할은 매우 중요합니다. 

객체 감지

객체 감지 작업에서 IOU는 모델이 이미지에서 객체를 얼마나 잘 찾아내는지 평가하는 데 중요합니다. 예측된 경계 상자를 기준 경계 상자와 비교함으로써 IOU는 모델 탐지의 정확도와 재현율에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 정보는 탐지 임계값을 조정하고 실제 시나리오에 맞게 모델을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

의미론적 세분화

의미적 분할은 이미지의 각 픽셀을 특정 객체 클래스에 속하는 것으로 분류하는 것을 포함합니다. IOU는 세분화된 지역의 품질을 평가하는 데 사용됩니다. 이는 모델이 객체 경계를 식별하는 능력을 측정하고 분할 정확도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

인스턴스 분할

인스턴스 분할은 동일한 객체 클래스의 인스턴스를 구별하여 의미 분할을 확장합니다. IOU는 모델이 이미지에서 서로 다른 객체 인스턴스를 얼마나 잘 분리하고 식별할 수 있는지 평가하는 데 도움이 되므로, 세부적인 객체 분리가 필요한 작업에 중요한 지표가 됩니다.

참고문헌

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