「IoU」とはどういう意味ですか？

目次

• どうやって動くの？
• IoUの重要性

IoU、つまりIntersection over Unionは、コンピューターモデルが画像内の物体をどれだけ上手く認識しているかを測る方法だよ。モデルが予測した領域と実際の物体の領域がどれだけ重なっているかを見るんだ。

#どうやって動くの？

1. 領域の比較：例えば、写真の中の車の周りに長方形を描いたとするよ。モデルも同じ車の周りに長方形を描く。IoUはこの2つの長方形がどれくらい重なっているかをチェックするんだ。

2. スコアの計算：重なっている領域の面積を、両方の長方形でカバーされている総面積で割ってスコアを計算するよ。スコアが1なら完全に重なってるってこと、0なら全く重なってないってこと。

#IoUの重要性

IoUはモデルが画像の異なる部分をセグメント化したり識別したりする能力を評価するのに役立つんだ。高いIoUスコアは、より良いパフォーマンスを意味するよ。医療画像分析や顔認識、航空画像からの建物のセグメンテーションなど、いろんなタスクで広く使われてるよ。