COMVE Intersection over Union (IoU) adalah metrik kunci yang digunakan untuk mengevaluasi akurasi model deteksi objek. Ini mengukur tumpang tindih antara kotak batas yang diprediksi dan kotak batas kebenaran tanah. IoU yang lebih tinggi menunjukkan kinerja model yang lebih baik dalam melokalisasi objek.

IoU Pengertian Keanehan

IoU dihitung dengan membagi luas tumpang tindih antara kotak kebenaran yang diprediksi dan tanah oleh area serikat mereka.

IoU = (Area dari Overlap) / (Area dari Union)

Nilai nilai berkisar antara 0 sampai 1, dimana 0 berarti tidak ada tumpang tindih dan 1 menunjukkan kejajaran sempurna.

Mengira IoU

Untuk menghitung IoU, ikuti langkah-langkah ini:

  • Tentukan koordinat kotak kebenaran yang diprediksi dan tanah.
  • ¡Cata luas setiap kotak.
  • Cari koordinat persimpangan persegi panjang.
  • Mengukur luas persimpangan.
  • Ikulasi area serikat dengan menambahkan area dari kedua kotak dan menolak area persimpangan.
  • Membagi daerah persimpangan oleh area serikat untuk mendapatkan IoU skor.

************************** ********************* ******* **** **** **** **** *** ** *** ** ** ** ** ** ** * * * * ** ** ** ** * * ** ** * ** * * ** * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

IoU digunakan untuk menentukan apakah deteksi benar berdasarkan nilai ambang, umumnya ditetapkan pada 0.5. Jika IoU melebihi ambang ini, deteksi dianggap positif sejati. Ambang IoU rendah mungkin digunakan untuk evaluasi lebih lenien, sementara ambang yang lebih tinggi menuntut lokalisasi yang lebih tepat.

Metriks morfosis seperti berarti Presisi Rata-rata (mAP) memasukkan ambang IoU untuk mengevaluasi kinerja model secara keseluruhan di seluruh kelas objek dan tingkat keyakinan deteksi yang berbeda.