Object detection 에서 사용되는 IoU (Intersection over Union) 구하는 함수, 좌표상에서 계산 과정 그림 설명

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Object detection 모델을 사용할 때는 정답 박스와 예측된 박스가 얼마나 일치하는지 평가하는 지표가 필요합니다.


이 때, IoU (Intersection over Union) 값이 사용될 수 있으며, 수식적으로 표현하면 아래와 같이 쓸 수 있습니다.

$$$IoU = \dfrac{\text{두 박스의 교집합 부분 넓이값}}{\text{두 박스의 합집합 부분 넓이값}}$$$


아래 함수는 두개의 박스를 입력으로 받아, 두 박스의 IoU 값을 계산 후 반환하는 함수입니다.

코드는 아래 Github 저장소에서 참고했습니다.

https://github.com/1297rohit/RCNN/blob/master/RCNN.ipynb


함수 아래에는 실제 좌표상에서 IoU 를 구하기 위해 사용된 연산들을 참고사항으로 설명한 그림을 첨부했습니다.


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def get_iou(bb1, bb2): # 박스1, 박스2 를 입력으로 받음
    assert bb1['x1'] < bb1['x2']
    assert bb1['y1'] < bb1['y2']
    assert bb2['x1'] < bb2['x2']
    assert bb2['y1'] < bb2['y2']
    
    # intersection (교집합) 박스의 {(x1=x_left,y1=y_top), (x2=x_right,y2=y_bottom)} 좌표 구하기
    x_left = max(bb1['x1'], bb2['x1'])
    y_top = max(bb1['y1'], bb2['y1'])
    x_right = min(bb1['x2'], bb2['x2'])
    y_bottom = min(bb1['y2'], bb2['y2'])
 
    if x_right < x_left or y_bottom < y_top:
        return 0.0
    
    # 교집합 박스의 넓이
    intersection_area = (x_right - x_left) * (y_bottom - y_top)
 
    bb1_area = (bb1['x2'] - bb1['x1']) * (bb1['y2'] - bb1['y1'])
    bb2_area = (bb2['x2'] - bb2['x1']) * (bb2['y2'] - bb2['y1'])
 
    iou = intersection_area / float(bb1_area + bb2_area - intersection_area)
    
    assert iou >= 0.0 # iou 는 0보다 크거나 같아야함 (최악으로 못맞춘 경우)
    assert iou <= 1.0 # iou 는 1보다 작거나 같아야함 (최상으로 잘맞춘 경우)
    
    return iou # iou 값을 반환함
cs



그림1


그림2

그림3
그림4


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