Segmentation이나 Object Detection에서 종종 사용되는 평가 지표인 IoU(Intersection over Union)와 Dice Coefficient를 알아보겠습니다. IoU와 Dice Coefficient는 0~1 사이의 값을 가지며 실제 영역(Ground truth)과 예측 영역(Prediction)에 대한 수식으로 이뤄지며 느낌은 비슷한 듯하면서도 식은 서로 다릅니다. 위 그림에서 IoU의 분모는 Dice Coef.의 분모처럼 생기는 경우도 있는데 합집합이라는 것을 명확히 하고자 위와 같이 나타냈습니다. 이와 달리 Dice Coef.의 분모는 A와 B를 각각 더한 것입니다. 1. IoU 분모는 실제와 예측의 합집합, 분자는 실제와 예측의 교집합으로 이뤄집니다. 2. Dice C..
IoU와 Dice Coefficient
Segmentation이나 Object Detection에서 종종 사용되는 평가 지표인 IoU(Intersection over Union)와 Dice Coefficient를 알아보겠습니다. IoU와 Dice Coefficient는 0~1 사이의 값을 가지며 실제 영역(Ground truth)과 예측 영역(Prediction)에 대한 수식으로 이뤄지며 느낌은 비슷한 듯하면서도 식은 서로 다릅니다. 위 그림에서 IoU의 분모는 Dice Coef.의 분모처럼 생기는 경우도 있는데 합집합이라는 것을 명확히 하고자 위와 같이 나타냈습니다. 이와 달리 Dice Coef.의 분모는 A와 B를 각각 더한 것입니다. 1. IoU 분모는 실제와 예측의 합집합, 분자는 실제와 예측의 교집합으로 이뤄집니다. 2. Dice C..
2023.03.15