Milyen metrikákat használnak az objektumok szegmentálására és észlelésére?

A számítógépes látás feladataiban az alábbi fő metrikákat használják:

• IoU (Intersekció a Szövetség felett) — mérőszám a becsült és a valódi objektumterület közötti átfedés mértékére. A detektálás és szegmentálás minőségének értékelésére szolgál.

• mAP (átlagos pontosság) — az IoU különböző küszöbértékein és osztályokon mért átlagos pontosság. Gyakran alkalmazzák az objektumdetektorok értékelésére.

• Pixelpontosság — a helyesen osztályozott pixelek aránya a szegmentálási feladatban.

• Dice-koefficiens (F1-score a szegmentáláshoz) — két halmaz (jósolt és valódi maszk) hasonlóságának mértéke, különösen népszerű az orvosi szegmentálásban.

• Pontosság és Recall — a detektálás pontossága és érzékenysége, fontos a detektálás minőségének értékelésében.

Példa: az objektumdeteknél a mAP@0.5 (IoU küszöb 0.5) megmutatja, hogy a modell milyen pontosan találja meg az objektumokat legalább 50% átfedéssel.