본문 바로가기

딥러닝/Deep learning 용어 정리

IoU (Intersection over Union)

Intersection over Union(이하 IoU)은 Object detection 모델의 정확도를 측정하는 도구 중 하나 입니다.

IoU는 두 영역의 교차 영역의 넓이를 합영역의 값으로 나눈 값을 뜻합니다. Object detection에서 Predicted bounding box의 정확도를 측정하는 지표로 사용됩니다.

Object detection 모델의 정확도는 Test dataset에서 실행시켜 Precision-recall curve와 Average precision를 구하게 되는데 이때 IoU 값을 사용합니다.

 

IoU
실제 이미지에 IoU 적용

Area of Overlap: Predicted bounding box와 Ground truth bounding box 교차 영역(두영역의 교집합) 입니다.

Area of Union: Predicted bounding box와 Ground truth bounding box의 합 영역(두영역의 합집합) 입니다.

 

 

IoU scores

Predicted bounding box와 Ground truth bound box가 위치와 크기가 동일하다고 판단 기준은 Threshold라고 표현하는데 대부분 Threshold 값을 0.5 이상으로 사용합니다.

'딥러닝 > Deep learning 용어 정리' 카테고리의 다른 글

Inductive Bias  (0) 2021.11.06
Bias와 Variance  (0) 2021.11.06
Dice coefficient  (0) 2021.11.05
mAP (mean Average Precision)  (0) 2021.11.05
분류 모델 성능 평가 지표 (Precision, Recall, Accuracy, F1-Score)  (0) 2021.11.05