物体検出における学習モデル評価方法(Python3) - Qiita対象 各種機械学習手法等を用いて物体検出を行っているが、 作成したモデルをどう評価して良いかわからない人 何となくIoU、mAP などで評価すれば良いと知っているが、実装方法が分からない人 はじめに 大学の研究で画像認識を行うことになったのですが、 作成したモデルをどう評価すれば良いかを学ぶ必要があったので、 折角なので記事にまとめさせていただきました。m(__)m 何を評価すべきか 物体検出精度 名前の通り、画像中の検出したい物体を、作成したモデルがどの程度正しく検出できるかを評価する指標です。機械学習で基本的な評価指標であるPrecision、Recall等を組み合わせ、複数の画像に対してモデルがどの程度機能しているかを評価します。 参考:Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回は、代表的な評価指標であるmAP、IoUというものについて見ていきます。 処理速
