Obyektlərin seqmentləşdirilməsi və aşkarlanması üçün hansı metriklər istifadə olunur?

Kompyuter görmə sahəsində seqmentasiya və obyektlərin aşkarlanması tapşırıqları üçün aşağıdakı əsas metriklər istifadə olunur:

• IoU (Intersection over Union) — proqnozlaşdırılan sahə ilə obyektin həqiqi sahəsi arasındakı üst-üstə düşmə ölçüsü. Aşkarlama və seqmentasiya keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün istifadə olunur.

• mAP (orta Dəqiqlik) — müxtəlif IoU eşiqlərində və siniflərdə dəqiqliyin orta dəyəri. Əsasən obyekt aşkarlayıcıların qiymətləndirilməsi üçün tətbiq edilir.

• Piksel Dəqiqliyi — seqmentasiya tapşırığında düzgün təsnif edilən piksel nisbəti.

• Dice Koefisienti (F1-score seqmentasiya üçün) — iki toplanın (proqnoz və həqiqi maska) oxşarlıq ölçüsü, xüsusilə tibbi seqmentasiyada məşhurdur.

• Dəqiqlik və Recall — obyektlərin aşkarlanması üçün dəqiqlik və tamlıq, aşkarlama keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün vacibdir.

Nümunə: obyekt aşkarlaması üçün mAP@0.5 (IoU eşiği 0.5) modelin ən azı 50% üst-üstə düşmə ilə obyektləri nə qədər dəqiq tapdığını göstərir.