IoU, Precision, Recall, mAP 정리
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ML & DL/Deep Learning
IoU (Intersection Over Union)Object Detection 모델의 성능을 평가하기 위한 지표이다.즉, 다음 그림과 같이 Ground Truth Bounding Box (정답 Bounding Box)가 주어지고 Predict Bounding Box (예측 Bounding Box)를 출력했을 때, 예측한 BBox가 맞는지 틀린지를 결정하기 위해 사용된다.IoU는 다음 그림과 같이 예측 BBox와 정답 BBox간 교집합 부분의 면적을 합집합 면적으로 나눈 값이다.이때 맞다 틀리다를 Threshold(임계값)을 지정하여 판단하는데 만약 임계값이 0.5로 주어진다면 IoU 값이 0.5 이상이면 제대로 검출(True Positive) 0.5 미만이면 잘못 검출 (False Positive)라..