IoU (Interction over Union) 는 컴퓨터 비전에서 물체 감지 모델의 정확도를 평가하는 데 사용되는 지표입니다.예측된 경계 상자와 실측 경계 상자 간의 중첩을 측정하여 모델이 이미지 내에서 물체를 얼마나 잘 식별하고 위치를 파악했는지를 정량적으로 평가할 수 있습니다.IoU의 의미는 물체 감지, 이미지 분할 및 물체의 정확한 위치 파악이 중요한 기타 응용 분야와 같은 작업에서 매우 중요합니다.
합집합 교차점 (IoU) 은 예측된 경계 상자와 실측 경계 상자 간의 중첩 면적을 취하여 해당 합집합의 면적으로 나누어 계산합니다.이 지표의 범위는 0~1이며, 값이 1이면 예측 실측 상자와 실측 상자 간의 완벽한 일치를 나타내고, 값이 0이면 중첩이 없음을 나타냅니다.
IoU는 다양한 산업에서 점점 더 많이 사용되고 있는 컴퓨터 비전 시스템의 정확성과 신뢰성을 보장하기 때문에 기업에 중요합니다.예를 들어 소매업에서는 물체 감지 모델을 재고 관리에 사용합니다. 재고 관리에서는 진열대에 있는 제품의 정확한 위치를 파악하는 것이 자동화와 효율성에 매우 중요합니다.높은 IOU 점수는 모델이 제품을 정확하게 식별하고 추적하고 있음을 나타내며, 이를 통해 재고 관리를 개선하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
자율 주행에서 IoU는 보행자, 차량 및 도로 위의 기타 장애물을 식별하는 물체 감지 시스템의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.자율 주행 차량의 안전과 신뢰성을 위해서는 정확한 감지 및 위치 파악이 필수적이며, IoU는 이러한 시스템을 평가하고 개선하기 위한 핵심 지표를 제공합니다.
보안 및 감시 분야에서 IoU는 비디오 피드의 개인 또는 물체를 탐지하고 추적하는 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.IOU 점수가 높으면 시스템이 관심 영역을 효과적으로 모니터링하여 보안을 강화하고 허위 경보가 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다.
마지막으로, 차용증서 (IoU) 의 의미는 객체 감지 작업에서 예측된 경계 상자와 실측 경계 상자 간의 중첩을 평가하는 메트릭을 의미합니다.기업의 경우 IOU는 소매, 자율 주행, 의료, 보안 등의 애플리케이션에 중요한 컴퓨터 비전 시스템의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다.
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