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Object Detection Model은 검출된 객체가 올바르게 분류된 것과 같은 것을 식별하기 위해 자신감을 갖게 합니다. 이 점수를 정확하게 계산하면 모델 성능 향상과 검색 결과에 따라 정보를 알리는 결정을 위한 필수입니다. 이 가이드는 오브젝트 감지 작업에서 자신감을 계산하는 단계별 프로세스를 제공합니다.

Confidence 점수 이해

Confidence 점수는 일반적으로 0에서 1에 이르기까지 수치 값으로 감지의 특정 부분을 나타내는 것입니다. 높은 점수는 검출 된 객체가 올바르게 식별되는 더 큰 신뢰를 제안합니다. 이 점수는 검출 과정에서 모델에 의해 생성되며 필터 및 우선 감지에 사용됩니다.

단계 1: 모형 산출 적출

객체 검출 모델에서 원시 출력을 추출하여 시작하십시오. 이 출력은 보통 각 검출에 대한 경계 상자 좌표, 클래스 확률 및 신뢰 점수를 포함합니다. 데이터를 더 처리하기 위해 구성된다는 것을 보장합니다.

2 단계 : Confidence Thresholds 적용

낮은 confidence 검출을 필터링하는 자신감을 설정하십시오. 예를 들어, 0.5 이상의 점수와 탐지만 유효하게 간주됩니다. 이 임계값을 누락된 진정한 긍정적과 false 긍정적을 포함하여 균형 조정하십시오.

3 단계 : 최종 합격 점수 계산

각 검출에 대한 최종 신뢰 점수는 클래스 확률과 객체 점수를 결합하여 계산될 수 있습니다. 일반적인 접근법은 이러한 두 가지 값을 곱하기 위한 것입니다:

Final Confidence Score = Objectness Score × Class Probability

추가 팁