Какие преимущества и недостатки имеет метрика IoU в задачах компьютерного зрения?

Преимущества метрики IoU в задачах компьютерного зрения:

• Оценка точности локализации объектов. www.sostav.ru IoU измеряет, насколько предсказанная область совпадает с реальной. www.sostav.ru Высокий показатель IoU гарантирует точность прогнозируемых границ, что важно, например, для безопасного вождения. www.ultralytics.com
• Участие в процессе обучения. www.ultralytics.com Многие современные архитектуры обнаружения объектов используют IoU или его вариации в своих функциях потерь. www.ultralytics.com Это помогает модели научиться предсказывать ограничивающие рамки, которые учитывают такие факторы, как расстояние между центрами и соответствие соотношению сторон. www.ultralytics.com
• Мониторинг во время обучения. www.ultralytics.com Мониторинг IoU во время обучения модели и настройки гиперпараметров помогает разработчикам совершенствовать модели для лучшей локализации. www.ultralytics.com

Некоторые недостатки метрики IoU:

• Не подходит в случаях, где должна учитываться форма объекта. www.sostav.ru Например, IoU будет равен 0 для двух непересекающихся кругов, даже если они находятся близко. www.sostav.ru
• Чувствительность к маленьким объектам. www.sostav.ru Небольшие ошибки для маленьких объектов сильнее снижают IoU. www.sostav.ru
• Не различает частичные перекрытия. www.sostav.ru Например, IoU, равное 0,5, может означать как 50% перекрытие, так и несколько мелких неточностей. www.sostav.ru