질문
[email protected] 이상의 비디오 검출률은 기존 문서에 표현되어 있습니다.
공부할 땐 그런 표현을 못 봤는데…
답변
일반적으로 평균 정밀도(mAP)는 IOU(Interaction Over Union)와 메트릭의 조합을 사용하여 표현됩니다.
mAP는 모든 클래스의 평균 정밀도를 나타내고 IOU는 예측된 경계 상자와 실제 경계 상자의 교차 및 합집합의 비율을 나타냅니다.
[email protected]로 쓰면 IOU가 0.5보다 크거나 같을 때만 mAP가 계산된다는 의미입니다.
반면에 [email protected]:0.95라고 쓰면 IOU가 0.5에서 0.95까지 0.05씩 증가하면서 각각의 값에 대한 mAP를 계산하여 평균을 내는 것을 의미한다.
따라서 Picture detection rate @0.25IOU를 0.2mAP 이상으로 쓰면 IOU가 0.25이상일 때만 mAP가 계산되어 그 값이 0.2이상이 됩니다.
정리하면 이미지 검출률은 mAP와 IOU를 함께 표현할 수 있으며, mAP@IOU 또는 mAP@IOU1:IOU2의 형태로 쓸 수 있다.
지도란 무엇입니까?
성능 평가 지표 중 맵은 Mean Average Precision의 약자로 표적 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 지표 중 하나이다.
지도는 다음과 같이 계산됩니다.
1. 먼저 각 객체에 대해 예측된 경계 상자와 실제 경계 상자의 교점과 합집합의 비율을 찾습니다.
이를 IOU(Intersection of Union)라고 합니다.
IOU의 값은 0과 1 사이이며 값이 높을수록 더 정확한 예측을 나타냅니다.
2. 그런 다음 IOU가 특정 임계값(예: 0.5)을 초과하는 경우에만 예측이 성공한 것으로 간주됩니다.
이 시점에서 예측된 경계 상자는 정밀도와 재현율로 평가됩니다.
Precision은 실제 객체와 일치하는 예측된 경계 상자의 백분율을 나타내고 Recall은 예측된 경계 상자와 일치하는 실제 객체의 백분율을 나타냅니다.
3. 그런 다음 정밀도와 재현율을 플로팅하고 정밀도와 재현율 곡선 아래의 영역을 찾습니다.
이를 평균 정밀도(AP)라고 합니다.
AP의 값은 0과 1 사이이며 값이 높을수록 알고리즘의 성능이 좋습니다.
4. 마지막으로 각 클래스의 AP를 찾아 평균을 계산합니다.
이를 평균 정밀도(mAP)라고 합니다.
mAP도 0과 1 사이의 값을 가지며 값이 높을수록 알고리즘의 성능이 좋습니다.
요약하면 mAP는 객체 감지 알고리즘의 성능을 평가하는 지표로 IOU 예측을 기반으로 경계 상자의 정밀도와 재현율을 계산하고 평균 면적을 계산하며 각 클래스의 평균을 구합니다.
mAP를 높이는 방법?
mAP를 높이려면 객체 감지 알고리즘의 성능을 개선해야 합니다.
물체 감지 알고리즘의 성능을 향상시키는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
1. 데이터 세트의 품질과 양을 개선합니다.
데이터 세트가 노이즈가 적고 다양한 개체와 배경이 포함되어 있고 충분한 양의 데이터가 있는 경우 알고리즘은 잘 일반화됩니다.
2. 네트워크 구조와 하이퍼파라미터를 최적화합니다.
네트워크 구조는 타겟 탐지에 적합한 형태로 설계되어야 하며 하이퍼파라미터는 학습 속도와 정확도에 영향을 미칩니다.
네트워크 구조와 하이퍼파라미터는 실험적으로 탐색하거나 자동화된 방식으로 최적화할 수 있습니다.
3. 데이터 확대 및 정규화 기술을 사용합니다.
데이터 증대는 원본 데이터에 변환을 적용하여 데이터의 양과 다양성을 인위적으로 늘리는 방법입니다.
정규화는 네트워크 과적합을 제한하는 방법입니다.
이러한 기술은 알고리즘의 일반화 성능과 안정성을 향상시킵니다.
요약하면, mAP를 높이려면 데이터 세트의 품질과 양을 늘리고, 네트워크 구조와 하이퍼파라미터를 최적화하고, 데이터 확대 및 정규화 기술을 사용하여 객체 감지 알고리즘의 성능을 개선해야 합니다.
다른 평가 지표가 있습니까?
mAP 외에도 객체 감지 평가 메트릭에는 IoU(Intersection over Union), AP(Average Precision) 및 AR(Average Recall)이 포함됩니다.
각 항목의 의미와 산정방법은 다음과 같습니다.
IoU예측된 바운딩 박스가 실제 객체 위치의 바운딩 박스와 겹치는 정도를 측정합니다.
교차 영역을 합집합 영역으로 나눈 값이며 값은 0과 1 사이입니다.
일반적으로 IoU가 0.5 이상이면 감지가 성공한 것으로 간주됩니다.
AP는 정밀도와 재현율의 관계를 통해 표적 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 지표이다.
Precision은 실제 객체와 일치하는 예측된 경계 상자의 백분율을 나타내고 Recall은 예측된 경계 상자와 일치하는 실제 객체의 백분율을 나타냅니다.
정밀도와 재현율은 서로 반비례하므로 두 값을 함께 고려해야 합니다.
AP는 정밀도-재현율 곡선 아래의 면적을 계산하고 0과 1 사이의 값을 취합니다.
AR은 회상의 평균을 나타내는 메트릭입니다.
재현율은 예측된 경계 상자와 일치하는 실제 개체의 백분율이므로 높을수록 좋습니다.
AR은 다양한 IoU 임계값과 최대 감지 수에 대한 회수를 계산하고 평균을 취하여 0과 1 사이의 값을 취합니다.
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