Panoramica delle metriche di valutazione del rilevamento degli oggetti

Panoramica metriche valutazione rilevamento oggetti

Come misurare l’accuratezza dei modelli di rilevamento degli oggetti?

Quando valutiamo le prestazioni di un rilevatore di oggetti, utilizziamo due metriche di valutazione principali: FPS (frame-per-second) per misurare la velocità di rilevamento della rete e mAP (mean Average Precision) per misurare la precisione della rete. In questo articolo, approfondiremo entrambi, discutendo cosa significano e come calcolarli.

Indice:

1. FPS per misurare la velocità di rilevamento
2. mAP per misurare la precisione della rete2.1. Intersezione sopra l’unione (IoU)2.2. Curva precisione-richiamo (PR Curve)

1. FPS per misurare la velocità di rilevamento

Quando si tratta di algoritmi di rilevamento degli oggetti, la velocità di elaborazione è di fondamentale importanza. La metrica più comune utilizzata per misurare la velocità di rilevamento è il numero di frame al secondo (FPS). Un valore elevato di FPS indica che il modello può elaborare frame velocemente, rendendolo adatto per applicazioni sensibili al tempo come veicoli autonomi, sistemi di sorveglianza, robotica e altro ancora. Al contrario, un valore basso di FPS implica che il modello è più lento, il che potrebbe limitarne l’applicabilità in determinati scenari in tempo reale.

Ad esempio, Faster R-CNN opera solo a 7 frame al secondo (FPS), mentre SSD opera a 59 FPS. Negli esperimenti di benchmarking, vedrai gli autori di un articolo che indicano i risultati della loro rete come: “La rete X raggiunge un mAP del Y% a Z FPS”. Dove X è il nome della rete, Y è la percentuale di mAP e Z è il valore di FPS.

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È importante notare che la scelta del modello di rilevamento degli oggetti dipende dalle specifiche esigenze dell’applicazione. Alcune applicazioni possono dare priorità all’accuratezza rispetto alla velocità, mentre altre potrebbero privilegiare un’elaborazione più rapida per applicazioni in tempo reale. Di conseguenza, ricercatori e sviluppatori spesso utilizzano l’FPS come un fattore critico nella scelta del modello da utilizzare per il proprio caso d’uso specifico.

2. mAP per misurare la precisione della rete

La metrica di valutazione più comune utilizzata nei compiti di riconoscimento degli oggetti è ‘mAP’, che sta per mean average precision. Si tratta di una percentuale da 0 a 100 e valori più alti indicano generalmente…