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이번 게시물에서는 평균 정밀도(mAP)가 계산되는 방법과 mAP가 객체 감지 모델에서 선호되는 메트릭이 된 이유에 대해 설명해보겠습니다. What is Object Detection? 평균 평균 정밀도를 계산하는 방법을 고려하기 전에 먼저 측정 중인 작업을 명확하게 정의하겠습니다. 객체 감지 모델은 이미지에서 관련 객체의 존재를 식별하고 이러한 객체를 관련 클래스로 분류하려고 합니다. 예를 들어, 의료 영상에서 혈류의 적혈구(RBC), 백혈구(WBC) 및 혈소판의 수를 계산할 수 있기를 원한다고 합시다. 이 작업을 자동으로 수행하려면 각 개체를 인식하고 올바르게 분류하도록 개체 감지 모델을 학습시켜야 합니다. (이미지 감지를 위한 두 가지 모델 EfficientDet과 YOLOv3를 사용해 비교하겠습니다..

What is image labeling? 이미지 라벨링이란 이미지 내의 특정 객체나 특징을 주석으로 표시하는 것입니다. 이미지 라벨은 컴퓨터 비전 모델이 이미지 내의 특정 객체를 식별하는 방법을 학습하도록 돕습니다. 예를 들어, 항공 이미지 셋에서 모든 나무를 주석으로 표시할 수 있습니다. 이러한 라벨은 모델이 나무가 무엇인지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이미지 라벨링은 다양한 주석 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이러한 주석 도구를 사용하면 객체 주위에 특정 경계를 그릴 수 있습니다. 이러한 경계는 "바운딩 박스"라고 불립니다. 각 바운딩 박스에는 모델이 서로 다른 객체를 구별할 수 있도록 라벨이 지정됩니다. 예를 들어, 모든 나무는 "나무"로 라벨이 지정될 수 있으며, 모든 집은 "집"으로 주..