Milliseid mõõdikuid kasutatakse objektide segmenteerimiseks ja tuvastamiseks?

Põhivõrdlused ja mõõdikud arvutite nägemise ülesannete jaoks:

• IoU (Intersection over Union) — mõõt, mis näitab prognoositava ja tegeliku objekti ala kattuvust. Kasutatakse detekteerimise ja segmentatsiooni kvaliteedi hindamiseks.

• mAP (keskmine täpsus) — keskmine täpsus erinevatel IoU lävimal ja klassidel. Sageli kasutatakse objektide detektorite hindamiseks.

• Pikslite täpsus — osakaal õigesti klassifitseeritud pikslitest segmentatsiooni ülesandes.

• Dice koefitsient (F1-score segmentatsiooni jaoks) — kahe kogumi (prognoositud ja tegeliku maski) sarnasus, eriti populaarne meditsiinilises segmentatsioonis.

• Täpsus ja Recall — täpsus ja täielikkus objektide avastamisel, olulised detekteerimise kvaliteedi hindamisel.

Näide: objektide detekteerimisel näitab mAP@0.5 (IoU lävi 0.5), kui täpselt mudel leiab objekte vähemalt 50% kattuvusega.