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목록IOU (1)
Attention please
IoU(Intersection over Union)의 개념 및 코드 구현
IoU란? IoU란 Ground Truth와 모델이 예측한 값이 얼마나 겹쳐있는지 나타내는 Metric이다. 즉, IoU는 실제 box와 예측한 box의 교집합 / 합집합을 의미한다. 정답 영역과 예측 영역의 겹쳐진 부분이 크면 클수록 IoU값은 커진다. 물론 값이 크면 클수록 잘 예측했다고 판단한다. IoU의 최대값은 1이며, 최소값은 0이다. IoU는 굉장히 엄격한 metric이기에 사람 눈으로 봤을 때는 object가 잘 검출된다고 느껴질지는 몰라도 IoU 값은 현저히 떨어질 수 있다. 고작 1/9 정도의 오차이기에 사람의 입장에서는 좋게 보여지지만 실제로 IoU값은 0.65 정도로 높지 않다. 그만큼 IoU Metric은 엄격한 평가지표임을 알 수 있다. 계산 방법 x : 각 영역 중심의 x좌표 ..
딥러닝/CNN
2022. 12. 30. 17:25