컴퓨터 비전 모델의 성능 평가는 효과와 신뢰성을 이해하는 데 필수적입니다. 다양한 미터는 이미지 분류, 객체 감지 및 세그먼트와 같은 작업에 어떻게 수행하는지 측정하는 데 사용됩니다. 적합한 미터 선택은 모델을 최적화하고 다른 접근법을 비교하는 데 도움이됩니다.

컴퓨터 비전의 일반적인 미터

몇몇 미터는 컴퓨터 시각 모형을 평가하기 위하여 통용됩니다. 이들은 분류 일을 위한 정확도, 정밀도, 회귀 및 F1 점수를 포함합니다. 목표 탐지 및 세그먼트를 위해, 조합 (IoU)에 Intersection와 같은 미터는 평균 정밀도 (MAP) 전형적입니다.

측정 정확도 및 관련 미터

정확도는 모든 예측에서 정확한 예측의 비율을 측정합니다. 그것은 다음과 같이 계산됩니다.

Accuracy = (True Positive + True Negatives) / 총 예측

정밀는 모든 긍정적인 예측 중 진정한 긍정적 인 예측의 비율을 나타냅니다. 리콜은 모든 실제 긍정적 인 중 확인 된 진정한 긍정적 인 비율을 측정합니다. F1 점수는 정밀하고 단일 미터로 리콜을 결합합니다.

Object Detection 미터

Object detection 모델은 Intersection over Union (IoU)과 평균 정밀도 (mAP)과 같은 메트릭을 사용하여 평가됩니다. IoU는 예측된 경계 상자와 지상 진실 상자 사이의 오버랩을 측정합니다.

IoU = 유니버셜의 오버랩 / 지역]

mAP는 다양한 IoU 임계값과 객체 클래스를 통해 정밀 호출 곡선을 요약하여 종합적인 성능 측정을 제공합니다.

의논하기

오른쪽 메트릭을 선택하면 프로젝트의 특정 작업과 목표에 따라 달라집니다. 이 메트릭의 계산 및 해석은 효과적인 컴퓨터 비전 모델을 개발하는 데 필수적입니다.