Tversky itkisi nədir?

Tversky itkisi, xüsusən siniflər balanssız olduqda şəkil seqmentasiyası tapşırıqlarında istifadə olunan itki funksiyasıdır. Bu, Tversky indeksi (Tversky index) əsasında qurulmuşdur və Jaccard və Dice koeffisentlərinin ümumiləşdirilməsidir.

Tversky indeksi aşağıdakı kimi təyin edilir:

[ TI = \frac{TP}{TP + \alpha \cdot FP + \beta \cdot FN} ]

burada:

• TP — doğru müsbət piksel sayı,
• FP — yalnış müsbət,
• FN — yalnış mənfi,
• (\alpha) və (\beta) — FP və FN xətalarının çəkisini tənzimləyən parametrlərdir.

Tversky itkisi ümumiyyətlə aşağıdakı kimi təyin edilir:

[ L = 1 - TI ]

Bu, modelin həssaslığı və spesifikliyi arasında elastik balans təmin edir və xüsusən müxtəlif sinif nisbətlərinə malik obyektlərin seqmentasiyasında faydalıdır.

Segmentasiya tapşırığında istifadə nümunəsi:

• Əgər obyektin itirilməsini (yalnış mənfi) minimuma endirmək daha vacibdirsə, (\beta > \alpha) olaraq təyin edilir.
• Əgər yalnış müsbətləri minimuma endirmək daha vacibdirsə, əksinə, (\alpha > \beta).

Bu şəkildə, Tversky itkisi, obyekt sinfinin fonla müqayisədə kiçik olduğu çətin şəraitlərdə seqmentasiya keyfiyyətini yaxşılaşdırmağa kömək edir.