Метрики

IoU

Intersection over Union

актуальноТекущий рабочий стандарт

Направления: Прикладные направления · Компьютерное зрение

Доля пересечения к объединению предсказанной и истинной области — базовая метрика и .

A — предсказанная область, B — истинная; 1 — полное совпадение, 0 — нет пересечения

Ключевые тезисы

  • Для служит порогом: рамка засчитывается верной при IoU выше 0.5 (в COCO — по сетке от 0.5 до 0.95).
  • Для считается по пикселям класса; средний по классам mIoU — стандарт отчётности.
  • Пиксельная точность (pixel ) при редком объекте обманчива: фон даёт 99% сам по себе, — нет.

Подробный разбор

1 подтема — объяснения, формулы, примеры и интерактивные графики.

Dice мягче штрафует небольшие расхождения и потому популярен как в
ЗадачаКак считаетсяЧто докладывают
рамок; выше порога — совпадение@0.5, mAP@[0.5:0.95]
Семантическая по пикселям каждого классаmIoU — среднее по классам
Инстанс-сегментация масок объектовmask AP

В сам по себе не метрика качества, а критерий соответствия: предсказанная рамка засчитывается верной, если её IoU с истинной выше порога. Дальше по этим соответствиям строятся и , из них — average precision по классу, а среднее по классам и есть . В COCO усреднение идёт ещё и по порогам IoU от 0.5 до 0.95 с шагом 0.05.

На практике

Пиксельная точность (pixel ) годится только для сбалансированных сцен: при объекте в 1% кадра предсказание «всё фон» даёт 99% точности и нулевой . Поэтому в докладывают IoU/Dice, а pixel accuracy — как дополнение.

Видеолекции

Записи университетских курсов, где эта тема звучит. Ссылка открывает запись с той секунды, где о ней говорят, — искать по трёхчасовой лекции не нужно.

Связанные темы

Метрики зрения

Проверить себя

Тема встречается в тесте по направлениям — ошибки приведут обратно на эту страницу.

Следующий шагПроверить себя: Computer VisionТема встречается в этом тесте 3 раза. Ошибка приведёт обратно на эту страницу — с объяснением, что именно не сошлось.Перейти →

Глава «Метрики» последний раз правилась . Нашли ошибку — напишите.