YOLO жана DETR моделдеринде bounding boxтин шайкештиги кандай иштейт?

Объекттерди аныктоо моделдеринде, мисалы, YOLO жана DETR, bounding boxтарды шайкештештирүү — бул алдын ала айтылган чектер менен чектелген кутулардын (bounding box) болжолдорун чындык (ground truth) менен байланыштыруу процесси, ал үйрөнүү жана баалоо үчүн колдонулат.

YOLO:

• Алдын ала белгиленген тор жана анкор кутулары (anchor) колдонулат.
• Ар бир анкор куту үчүн, эң жогорку IoU (Intersection over Union) менен ground truth тандалат.
• Шайкештештирүү IoU чекине негизделген: эгер болжолдонгон жана чындык кутулардын арасындагы IoU чектен жогору болсо, алар шайкеш деп эсептелет.
• Бул моделге объекттердин координаттарын жана класстарын туура болжаганга үйрөтүүгө мүмкүндүк берет.

DETR:

• Трансформатор жана анкорлору жок болжолдор топтомун колдонулат.
• Шайкештештирүү Венгер алгоритми аркылуу жүргүзүлөт.
• Ар бир жуп (болжол, ground truth) үчүн, төмөндөгүлөрдү эске алган чыгым эсептелет:
  • Кутулардын координаттарынын ортосундагы аралык (мисалы, L1 жоготуу)
  • IoU (же жалпы IoU)
  • Класстын катасы
• Венгер алгоритми эң оптималдуу шайкештештирүүнү табат, ал жалпы чыгымды минималдаштырат.
• Бул ыкма болжолдорду объекттер менен натыйжалуу байланыштырып, алардын саны айырмаланган учурда да иштей алат.

Ошентип, YOLO катуу эрежелер жана анкорлорго негизделсе, DETR динамикалык шайкештештирүү үчүн оптимизация алгоритмин колдонуп жатат.