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Mask RCNN 성능지표
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안녕하세요, 강사님!
Mask RCNN 성능지표 관련해서 질문이 있습니다.
보통 classification 논문에서는 성능지표를 confusion matrix, accuracy, precision, recall, f1 score로 많이 쓰던데 semantic segmentation 논문에서는 mAP, mIoU, pixel accuracy를 많이 쓰나요? 논문마다 쓰는 지표가 다른 것 같아서 보편적으로 쓰는 성능 지표가 궁금합니다.
강의에서는 segmentation 성능지표 코드가 없어서 detection 강의 쪽 코드를 보면서 조합해보고 있는데 커스텀 데이터셋을 config나 registry에 등록해주는 과정이 필요한가요?
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
classification과 비슷하게 pixel accuracy등을 사용할 수는 있지만, 보통 mAP를 Segmentation에서도 평가 지표로 잘 활용합니다.
지금 강의 영상의 어느 부분을 듣고 계시는지 잘 모르겠습니다만, Mask RCNN - 실습 02 섹션에서 Pascal VOC 데이터를 이용한 Train 실습 - Dataset과 Config 설정 후 Train 실행하기 영상에서 mAP 설정하는 방법에 대해서 언급드립니다.
그리고 지금 올려 주신 코드의 오류는 CONFIG부터 잘못 되어 있는 것 같습니다. 왜 코드를 올려 주셨는지 잘 모르겠지만, CELL 별로 오류 메시지를 함 보시면 될 것 같습니다.
감사합니다.