物体検出の評価の解釈 の履歴(No.2)

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  • 1 (2023-11-20 (月) 09:13:00)
  • 2 (2023-11-20 (月) 09:19:29)

このテキストは、Detectron2という機械学習フレームワークを使用してFaster R-CNNモデルの評価結果を示しています。Faster R-CNNはオブジェクト検出のための深層学習モデルで、画像内のオブジェクトの位置とカテゴリを識別します。

結果の解釈は以下の通りです：

Average Precision (AP): これはモデルの精度を測る指標で、高い値ほど良い結果を示します。異なるIntersection over Union (IoU) の閾値（0.50から0.95まで）で計算され、平均されます。全体のAPは19.038%で、これはモデルが全体的に中程度の精度を持っていることを意味します。

AP50とAP75: これらは特定のIoU閾値（それぞれ50%と75%）でのAPです。AP50が59.826%で、AP75が4.061%です。これは、モデルが50%のIoUで比較的高い精度を持つが、より厳しい75%の閾値では性能が大幅に低下することを示しています。

APs, APm, APl: これらは異なるオブジェクトのサイズ（小、中、大）に基づくAPです。小さいオブジェクトでは結果が利用できません（NaN）、中サイズでは11.748%、大サイズでは22.161%です。大きなオブジェクトの方がより高い精度で検出されていることを示しています。

Average Recall (AR): これはモデルがどれだけのオブジェクトを検出できるかを測る指標です。ここでは最大検出数（1、10、100）と異なるオブジェクトサイズに基づいて計算されています。

Per-category bbox AP: カテゴリ別のAPを示しており、各カテゴリでのモデルの性能が異なることを示しています。たとえば、「Hakusenn」は10.508%、「hakusenn usui」は27.569%のAPを持っています。

全体的に、このモデルは一部のカテゴリや大きなオブジェクトで比較的良い結果を示していますが、全体的な精度は改善の余地があります。特に、より厳しいIoU閾値や小さなオブジェクトの検出において低い性能を示しています。

maxDets=100は、オブジェクト検出モデルの評価時に使用されるパラメータの一つです。このパラメータは、モデルが単一の画像に対して検出できるオブジェクトの最大数を指定します。ここでのmaxDets=100は、モデルが一つの画像に対して最大100個のオブジェクトを検出することが許可されていることを意味します。

この値を設定することにより、評価プロセスではモデルが生成するオブジェクトの検出結果を制限し、検出性能の測定をより現実的なシナリオに近づけます。大きな値を設定すると、モデルが多くのオブジェクトを検出する能力をテストできますが、同時に誤検出の可能性も高まります。逆に小さな値を設定すると、モデルが最も確信を持って検出したオブジェクトに焦点を当てることになります。

この指標は、特に平均リコール（Average Recall, AR）を計算する際に重要です。モデルが画像ごとに多くのオブジェクトを検出できる能力を評価するために使われます。