Intersect over Union[IoU] C++ / Python 코드

IOU(Intersect over Union) IoU는 아래의 그림[1] 같이 구해진다. 예측된 바운더리 박스와 사용자가 설정한 바운더리 박스 간 중첩되는 부분의 면적을 측정해서 중첩된 면적을 합집합의 면적으로 나눠준다. IoU의 계산 결과 값이 0.5 이상이면 제대로 검출(TP)되었다고 판단한다. 만약 0.5 미만이면 잘못 검출(FP)되었다고 판단한다. (이 값은 임의의 값으로 설정할 수 있다.) 중첩 영역 계산 중첩 영역 계산은 박스 A, 박스 B의 왼쪽 상단, 오른쪽 하단의 좌표 값을 이용하여 중첩 부분의 왼쪽 상단, 오른쪽 하단의 값을 구한다. 그리고 width, height 값을 이용하여 Overlapping region 값을 구한다. 결합 영역 계산 중첩 영역 계산을 이용하여 구한 Overla..

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• · 2020. 7. 12.
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mAP(Mean Average Precision) 정리

mAP 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network CNN)의 모델 성능 평가는 아래 그림과 같이 mAP를 이용하여 평가하는 것을 볼 수 있다. mAP를 이해하기 위해서는 우선 precision, recall , AP(Average Precision)에 대해 이해해야 한다. ※ Precision-recall 곡선과 , Average precision은 컴퓨터비전(Computer Vision)에서 물체 검출(Object Detection) 알고리즘 성능 평가를 위해 사용되는 방법이다. 예를 들어 2개의 알고리즘이 있다고 하자, 첫 번째 알고리즘은 사람을 검출할 수 있는 검출율이 99%이다. 하지만 1장당 10건 정도의 오검출이 발생된다. 두 번째 알고리즘은 검출율이 50%이다. 하지만..

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• · 2020. 7. 12.
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