Cosa significa "Mean Intersection Over Union"?
Indice
La Mean Intersection Over Union (mIoU) è un modo comune per misurare quanto bene un modello riesce a identificare e segmentare oggetti nelle immagini. Si guarda a quanto bene le etichette previste corrispondono a quelle reali per diverse parti di un'immagine.
Come Funziona
Quando si analizza un'immagine, il modello fa delle ipotesi su quali parti appartengano a diversi oggetti. La mIoU controlla quante di queste ipotesi si allineano con le etichette vere. Lo fa confrontando l'area sovrapposta degli oggetti indovinati con gli oggetti reali. Un punteggio mIoU più alto significa migliori prestazioni, mostrando che il modello sta identificando correttamente più oggetti nell'immagine.
Importanza
La mIoU è particolarmente importante in compiti come la segmentazione semantica, dove è cruciale separare accuratamente i diversi oggetti all'interno di un'immagine. Aiuta ricercatori e sviluppatori a capire quanto bene stanno andando i loro modelli, guidando miglioramenti e aggiustamenti nei loro approcci.