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Object Detection에서 TP, FN 질문드립니다
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Object Detection에서 TP, FN 질문드립니다
강의에서 wrong class로 예측한것은 FP
no prediction은 FN이라 하셨는데
wrong class로 예측한게 FN으로 해야하는거 아닌가요?
(wrong class러 예측한게 FN이나 FP 둘다 가능한거 아닌가요..?))
헷갈리네요 ㅜㅜ
답변 2
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오차 행렬강의 에서 했갈리는데요.
사분면에서 TN, FP, FN, TP에서 빨간색 파란색으로 되어있는부분 N, P 가 예측인거죠?
8분 14초 부분 강의에서는 네거티브가 실제 값이라고 하는데 예측값인거죠?
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
Object Detection에서 FP, FN 개념이 좀 헷갈리긴 합니다. 이걸 background와 object 개념으로 바꿔서 이해하면 좀 더 이해가 쉬울수 있습니다.
FP는 bound box 예측을 했을 때 이 예측 bound box가 틀렸거나 IOU가 미달일 경우 입니다. 그러니까, 예측 bbox를 cat 이라고 했는데 겹치는 Ground truth box IOU가 가장 큰 object가 bird 이거나, 또는 예측 bbox를 bird라고 했지만, 겹치는 Ground truth IOU가 기준치 밑입니다.
그런데 FN은 Background로 bound box를 예측한 것입니다. 즉 예측 bbox가 background 즉, 찾아야할 object가 아닌걸로 예측한 것입니다. 그런데 background로 예측한 bbox가 알고 보니 Ground truth box와 IOU가 크게 겹치는 정확한 Object Detection을 한것입니다.
강의 설명을 No prediction으로 하다 보니까, 조금 이해에 헷갈리는 부분이 있는것 같습니다. 적절한 시간에 background와 object 개념으로 변경을 하도록 하겠습니다.
감사합니다.