Ce metrici sunt utilizate pentru segmentare și detectarea obiectelor?

Pentru sarcinile de segmentare și detectare a obiectelor în viziunea computerizată, se utilizează următoarele metrici principale:

• IoU (Intersecție peste Uniune) — măsura suprapunerii dintre zona prezisă și zona reală a obiectului. Folosit pentru evaluarea calității detectării și segmentării.

• mAP (Precizie Medie) — valoarea medie a preciziei la diferite praguri IoU și clase. Adesea utilizată pentru evaluarea detectoarelor de obiecte.

• Acuratețea pixelilor — proporția de pixeli corect clasificați în sarcina de segmentare.

• Coeficientul Dice (F1-score pentru segmentare) — măsura de similaritate între două mulțimi (masca prezisă și cea reală), popular în segmentarea medicală.

• Precizie și Recall — precizie și acuratețe pentru detectarea obiectelor, importante pentru evaluarea calității detectării.

Exemplu: pentru detectarea obiectelor, mAP@0.5 (pragul IoU 0.5) indică cât de precis găsește modelul obiectele cu o suprapunere de cel puțin 50%.