Intersection over Union(IoU)

Intersection over Union (IoU)

컴퓨터 비전 분야에서 객체 탐지(Detection) 및 객체 분할(Segmentation) 모델 등의 성능 평가 지표 중 하나.

 

• 객체 탐지(Detection) 모델의 경우
  • 실제 Bounding Box와 예측된 Bounding Box 영역 중 겹치는 영역의 비율.

 

• 객체 분할(Segmentation) 모델의 경우
  • 실제 Segmentation Mask와 예측된 Segmentation Mask 영역 중 겹치는 영역의 비율.

 

이렇게 측정한 값(IoU)은 모델이 이미지 내에서 목표 객체(Object)를 얼마나 잘 탐지하고 위치를 파악해낼 수 있는지 평가하는 척도가 된다.

 

 

IoU Score

IoU = (Area of Overlap) / (Area of Union)

IoU 계산 공식

* Area of Overlap: 중첩 영역. 실제 객체의 영역과 예측된 객체의 영역이 겹치는 부분.

* Area of Union: 실제 객체의 영역과 예측된 객체의 영역의 합집합. (예측 영역 + 실제 영역 - 중첩 영역)

 

• IoU 점수 계산
  • 중첩 영역 ÷ (예측 영역 + 실제 영역 - 중첩 영역)

IoU 계산 예시

* 계산된 값은 0~1 사이의 값이 되며 1에 가까울 수록 예측이 정확하다는 의미.

* 설정한 임계값(Threshold)에 따라 예측된 바운딩 박스 혹은 마스크가 True Positive 혹은 False Positive인지 판단.