AI 용어집
인공지능 완전 사전
AP (Average Precision)
Aire sous la courbe Précision-Rappel pour une classe d'objets spécifique. Mesure la qualité des détection en tenant compte à la fois de la précision et du rappel à tous les seuils de confiance.
IDF1 (ID F1 Score)
Moyenne harmonique des taux d'identification précis (ID Precision) et complets (ID Recall). Évalue spécifiquement la capacité du système à maintenir des identités cohérentes dans le suivi multi-objets.
Recall
Ratio des objets correctement détectés sur le nombre total d'objets présents dans l'image. Évalue la capacité du modèle à trouver tous les objets pertinents sans en oublier.
True Positive (TP)
Détection correcte où le modèle identifie et localise précisément un objet présent dans l'image. Comptabilisé lorsque l'IoU entre la prédiction et la vérité terrain dépasse le seuil défini.
False Positive (FP)
Détection incorrecte où le modèle signale un objet qui n'existe pas ou localise mal un objet existant. Impacte négativement la précision et augmente le bruit dans les résultats.
False Negative (FN)
Objet existant non détecté par le modèle. Réduit le rappel et indique les faiblesses du modèle dans la détection de certains types d'objets ou conditions.
PR Curve (Precision-Recall Curve)
Graphique montrant le compromis entre précision et rappel à différents seuils de confiance. L'aire sous cette courbe (AP) résume la performance du modèle sur une classe donnée.
ID Switch
Erreur dans le suivi multi-objets où l'identité d'un objet est incorrectement transférée à un autre. Pénalisé dans MOTA et indique une mauvaise association des détections au fil du temps.