![Comprensione dell’intersezione sull’unione per il rilevamento di oggetti (codice) | di Kiprono Elijah Koech | Ottobre 2023
| Intelligenza-Artificiale Comprensione dell’intersezione sull’unione per il rilevamento di oggetti (codice) | di Kiprono Elijah Koech | Ottobre 2023
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La valutazione dei modelli di rilevamento degli oggetti si riduce a una cosa: determinare se un rilevamento è valido o meno
Per determinare se il rilevamento è valido è necessario comprendere il file Intersezione su metrica dell’Unione (IoU).
Questo articolo tratta quanto segue:
- Nozioni di base sull’IoU — Cos’è IoU?
- Come calcolare (teoricamente e in codice Python) IoU per una singola coppia di riquadri di rilevamento e di verità a terra
- Calcolo IoU per più set di scatole di delimitazione previste e di verità terrestre.
- Come per interpretare il valore IoU?
IoU è una metrica fondamentale per la valutazione dei modelli di rilevamento degli oggetti. Misura la precisione del rilevatore di oggetti valutando il grado di sovrapposizione tra la scatola di rilevamento e la scatola di verità a terra.
- UN scatola della verità fondamentale O etichetta è un riquadro annotato che mostra dove si trova l’oggetto (l’annotazione viene spesso eseguita a mano e il riquadro di verità è considerato la posizione effettiva dell’oggetto).
- IL casella di rilevamento O riquadro di delimitazione previsto è la previsione del rilevatore di oggetti.
Formalmente, IoU è l’area di intersezione tra la verità fondamentale (gt) e la casella prevista (pd) diviso dall’unione delle due caselle.
Cominciamo con un semplice esempio. Calcolo dell’IoU per un rilevamento e una verità fondamentale.
Per fare ciò, avremo bisogno delle coordinate in alto a sinistra (x1, y1) e in basso a destra (x2, y2) delle due caselle.
Nella figura sotto (a destra), abbiamo due riquadri di delimitazione:
Riquadro di delimitazione previsto (p-box): (px1, py1, px2, py2) = (859, 31, 1002, 176)
Riquadro di delimitazione della verità terrestre (t-box): (tx1, ty1, tx2, ty2) = (860, 68, 976, 184)
Fonte: towardsdatascience.com