YOLO va DETR modellarda bounding box mos kelishini qanday ishlaydi?

Obyektlarni aniqlash modellari, masalan, YOLO va DETR, bounding boxlarni moslashtirish — bu bashoratlarni haqiqiy (ground truth) bilan bog‘lash jarayonidir, bu trening va baholash uchun ishlatiladi.

YOLO:

• Oldindan belgilangan tarmoq va anchor qutilarini ishlatadi.
• Har bir anchor qutisi uchun, maksimal IoU (Intersection over Union) bilan ground truth tanlanadi.
• Moslashtirish IoU chegarasiga asoslangan: agar bashorat qilingan va haqiqiy qutining IoU qiymati chegaradan yuqori bo‘lsa, ular mos keladi deb hisoblanadi.
• Bu modelga ob'ektlarning koordinatalari va sinflarini to‘g‘ri bashorat qilishni o‘rgatishga imkon beradi.

DETR:

• Transformator va anchorlarsiz bashoratlar to‘plamini ishlatadi.
• Moslashtirish Hungar algoritmi yordamida amalga oshiriladi.
• Har bir juftlik (bashorat, ground truth) uchun, quyidagilarni hisobga olgan xarajat hisoblanadi:
  • Qutilar koordinatalari orasidagi masofa (masalan, L1 yo‘qotish)
  • IoU (yoki umumlashtirilgan IoU)
  • Sinf xatosi
• Hungar algoritmi minimal xarajat bilan eng optimal mos kelishni topadi.
• Bu yondashuv bashoratlarni ob'ektlar bilan samarali bog‘lash imkonini beradi, hatto ularning soni farq qilsa ham.

Shu tarzda, YOLO qat'iy qoidalar va anchorlarga asoslangan bo‘lsa, DETR dinamik moslashtirish uchun optimallashtirish algoritmini qo‘llaydi.