IoU (Intersection over Union)
Бонус за регистрацию!
новые тарифы и нейросети
IoU (Intersection over Union) — это метрика оценки качества в задачах детекции объектов и сегментации. Она вычисляется как отношение площади пересечения предсказанной области и истинной области (Ground Truth) к площади их объединения. IoU показывает, насколько точно модель локализовала объект.
Что такое «IoU (Intersection over Union)» простыми словами
Как оценить, насколько точно автопилот увидел машину? Он нарисовал рамку (Предсказание). У нас есть правильная рамка, размеченная человеком (Истина). IoU — это мера наложения этих двух рамок. Если они совпали идеально — IoU = 1. Если вообще не пересеклись — 0. Если наполовину — 0.5. Это главный критерий оценки «меткости» компьютерного зрения в задачах детекции.
Вопросы и ответы
Метрика качества детекции объектов: отношение площади пересечения рамок к площади их объединения.
IoU > 0.5 обычно считается верным обнаружением (True Positive). IoU > 0.7-0.9 — высокая точность локализации.
IoU (Intersection over Union) используется для оценки качества детектора. Это мера наложения предсказанной рамки на истинную. $IoU = \frac{Area(Intersection)}{Area(Union)}$. Если $IoU > 0.5$ (порог), считается, что объект найден верно (TP). Среднее IoU по всем объектам — метрика точности локализации.
