Phát hiện đối tượng

Nó khác với phân loại hình ảnh, vốn có thể gán nhãn mà không cần xác định vị trí đối tượng, và phân đoạn, mô tả các vùng ở cấp độ điểm ảnh.

Những điểm chính rút ra

• Định nghĩa các chú thích thể hiện nhất quán.
• Báo cáo các thiết lập khớp và ngưỡng.
• Kiểm tra các vật thể nhỏ, ẩn và đông đúc.

Một bộ dữ liệu phát hiện cần nhãn và chú thích vị trí nhất quán. Định nghĩa cách xử lý các đối tượng bị ẩn một phần, các trường hợp rất nhỏ và các danh mục mơ hồ. Các hộp không nhất quán hoặc đối tượng bị bỏ sót có thể gây nhầm lẫn cả huấn luyện lẫn đánh giá. Kết quả của mô hình thường bao gồm điểm số và vị trí cho từng ứng viên. Xử lý hậu kỳ có thể loại bỏ các dự đoán trùng lặp chồng lấn hoặc áp dụng ngưỡng. Các thiết lập này ảnh hưởng đến sự cân bằng giữa đối tượng bị bỏ sót và phát hiện sai và nên được ghi lại cùng với kết quả. Đánh giá vị trí hóa và độ đúng danh mục cùng nhau. Giao điểm trên liên kết đo lường sự chồng lấn giữa vùng dự đoán và vùng tham chiếu. Độ chính xác và khả năng ghi lại cũng phụ thuộc vào quy tắc phù hợp, ngưỡng điểm số và kích thước đối tượng được bao gồm. Kiểm tra các điều kiện ghi hình thực tế, bao gồm mờ, thay đổi ánh sáng, che khuất và cảnh đông đúc. Một bộ phát hiện có thể xuất hiện mạnh trên các đối tượng lớn và cô lập, trong khi bỏ qua các đối tượng nhỏ hoặc bị che khuất một phần quan trọng trong triển khai. Xác định cách các phát hiện không chắc chắn được xem xét trước khi chúng kích hoạt các hành động hậu quả.

1. Sử dụng hai hộp 10x10 do phát minh. Hộp thứ hai được dịch 5 đơn vị theo chiều ngang, để chồng lên nhau trên vùng 5x10.
2. Diện tích giao nhau là 50 và hợp là 100+100−50 = 150. Giao cắt trên hợp là 50/150, khoảng 0,33.
3. Dưới ngưỡng khớp 0.5, các hộp sẽ không được tính là khớp bản địa hóa đủ mặc dù có sự chồng lấn đáng kể.

Hình học được xây dựng giải thích một thành phần đánh giá; nó không phải là một điểm chuẩn của bộ dò dò.