Чӣ гуна мувофиқати bounding box дар моделҳои YOLO ва DETR кор мекунад?

Объектларни аниқлаш моделларида, масалан, YOLO ва DETR, bounding boxларни мослаштириш — бу прогнозларни ҳақиқий (ground truth) билан боғлаш жараёни бўлиб, у ўқитиш ва баҳолаш учун қўлланилади.

YOLO:

• Олдиндан белгиланган тор ва анкор қутилардан фойдаланади.
• Ҳар бир анкор қути учун, энг юқори IoU (Intersection over Union) билан ground truth танланади.
• Мослаштириш IoU чекларига асосланган: агар прогноз қилинган ва ҳақиқий қутилар орасида IoU чекдан юқори бўлса, улар мос келган деб ҳисобланади.
• Бу моделга объектларнинг координатлари ва синфларини тўғри прогноз қилишга имконият беради.

DETR:

• Трансформатор ва анкорларсиз прогнозлар тўпламини фойдаланади.
• Мослаштириш Венгер алгоритми орқали амалга оширилади.
• Ҳар бир пар (прогноз, ground truth) учун, қуйидагиларни ҳисобга оладиган харажат ҳисобланади:
  • Қутиларнинг координатлари орасидаги масофа (масалан, L1 йўқотиш)
  • IoU (ёки умумлаштирилган IoU)
  • Синф хато
• Венгер алгоритми, умумий харажатни минимизация қилувчи энг оптимал мослашувни топади.
• Бу ёндашув прогнозларни объектлар билан самарали боғлашга имкон беради, ҳатто уларнинг сони фарқ қилса ҳам.

Шу тарзда, YOLO қатъий қоидалар ва анкорларга асосланган бўлса, DETR динамик мослашиш учун оптимизация алгоритмини қўллайди.