TensorFlow 2.X에서 객체 탐지 모델 검증 결과를 Pandas DataFrame으로 저장하는 방법

안녕하세요~ 오늘 포스팅은 객체 탐지 모델의 성능을 객관적으로 측정하고 비교하기 위해 평가 지표를 표 형태로 저장하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 객체 탐지 모델 평가 지표 객체 탐지(Object Detection)는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 과제로, 이미지나 영상 속에서 여러 객체의 위치와 종류를 정확하게 찾아내는 것이 목표입니다.

이러한 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표가 사용되는데, 그 중 대표적인 것이 mAP, Precision, Recall 입니다. mAP(Mean Average Precision, 평균정밀도) : 모델의 전반적인 객체 탐지 성능을 평가하는 지표로, Precision-Recall 곡선의 평균 정밀도를 측정하여 정확성과 재현율을 함께 고려한 성능을 확인할 수 있습니다. Precision(정밀도) : 모델이 탐지한 객체 중 실제로 올바른 객체의 비율을 나타내며, 오탐(False Positive)이 적은지 확인하는데 중요합니다.

Recall(재현율) ...

요청 처리 중입니다...

TensorFlow 2.X에서 객체 탐지 모델 검증 결과를 Pandas DataFrame으로 저장하는 방법

등록된 다른 글