Bounding Box & IoU
Bounding Box와 IoU
IoU는 예측 Bounding Box와 정답 Box가 얼마나 겹치는지 교집합/합집합으로 측정합니다. Detection의 위치 정확도를 판단하는 핵심 지표입니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
Vision 모델이 픽셀에서 의미 있는 표현을 만드는 과정을 단계적으로 이해하기 위해 필요합니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
Vision 모델CNN/ViT이미지 검색객체 인식
09.10 CONCEPT VIEW
Intersection
이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.
DETECTION / IoU
IoU = Intersection / Union
0.598
예측 Box를 움직이며 겹침 정도가 어떻게 평가되는지 확인하세요.
0.598
예측 Box를 움직이며 겹침 정도가 어떻게 평가되는지 확인하세요.
INTERACTIVE CONCEPT LABVISION PIPELINE
CURRENT STAGE1 / 6 · Pixels
Intersection
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Intersection
✓Union
✓IoU
✓Box coordinates
이해 확인 질문
Q1IoU=1은 무엇을 뜻하는가?
Q2겹치지 않는 두 Box의 IoU는 얼마인가?
CATEGORY
COMPUTER VISION이미지가 텐서에서 특징으로 변환되고 분류·탐지·분할되는 흐름을 이해합니다.
CURRENT PATH
09.10 Bounding Box & IoU이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.