Kursinhalt

Computer Vision Essentials

1. Einführung in die Computer Vision

Was ist Computer Vision?Grundlagen der Bildverarbeitung Lineare Algebra für Bildmanipulation

2. Bildverarbeitung mit OpenCV

Grundlegende Transformationen Fourier-Transformation Tiefpass- und Hochpassfilter Rauschreduzierung und Glättung Histogrammausgleich Super-Resolution-Techniken Kantenerkennung Ecken- und Blob-Erkennung

3. Convolutional Neural Networks

Einführung in Convolutional Neural Networks Faltungsschichten Pooling-Schichten Flattening Aktivierungsfunktionen Überblick Über Beliebte CNN-Modelle Herausforderung: Aufbau eines CNN

4. Objekterkennung

Objektlokalisierung Objekterkennung Vorhersagen von Begrenzungsrahmen Intersection over Union (IoU) und Evaluationsmetriken Non-Maximum Suppression (NMS)Ankerboxen Überblick Über Das YOLO-Modell Herausforderung: Objekterkennung mit benutzerdefiniertem Modell und YOLO

5. Überblick Über Fortgeschrittene Themen

Transfer Learning in Computer Vision Überblick Über Gesichtserkennung Überblick Über Die Bildgenerierung

Intersection over Union (IoU) und Evaluationsmetriken

Berechnungsmethode

Mathematisch wird der IoU wie folgt angegeben:

Dabei gilt:

Überlappungsfläche ist der Schnittbereich der vorhergesagten und der tatsächlichen Begrenzungsrahmen;
Vereinigungsfläche ist die Gesamtfläche, die von beiden Rahmen abgedeckt wird.


              12345678910111213141516171819202122232425262728
            
import numpy as np

def compute_iou(boxA, boxB):
    # Extract coordinates
    xA = max(boxA[0], boxB[0])
    yA = max(boxA[1], boxB[1])
    xB = min(boxA[2], boxB[2])
    yB = min(boxA[3], boxB[3])
    
    # Compute intersection area
    interArea = max(0, xB - xA) * max(0, yB - yA)
    
    # Compute areas of both boxes
    boxAArea = (boxA[2] - boxA[0]) * (boxA[3] - boxA[1])
    boxBArea = (boxB[2] - boxB[0]) * (boxB[3] - boxB[1])
    
    # Compute union area
    unionArea = boxAArea + boxBArea - interArea
    
    # Compute IoU
    iou = interArea / unionArea
    return iou

# Example usage
box1 = [50, 50, 150, 150]  # [x1, y1, x2, y2]
box2 = [100, 100, 200, 200]
iou_score = compute_iou(box1, box2)
print("IoU Score:", iou_score)

IoU als Metrik für die Genauigkeit von Begrenzungsrahmen

IoU wird häufig verwendet, um zu bewerten, wie gut ein vorhergesagter Begrenzungsrahmen mit dem Ground Truth übereinstimmt. Höhere IoU-Werte deuten auf eine bessere Übereinstimmung hin, wobei ein IoU von 1.0 eine perfekte Überlappung und 0.0 keinerlei Überlappung bedeutet.

Schwellenwertsetzung für IoU bei True Positives und False Positives

Um festzustellen, ob eine Erkennung korrekt (True Positive) oder inkorrekt (False Positive) ist, wird üblicherweise ein Schwellenwert für IoU festgelegt. Häufig verwendete Schwellenwerte sind:

IoU > 0.5: gilt als True Positive (TP);
IoU < 0.5: gilt als False Positive (FP).

Das Setzen höherer IoU-Schwellenwerte erhöht die Präzision, kann jedoch den Recall verringern, da weniger Erkennungen die Kriterien erfüllen.

Bewertungsmetriken: Präzision, Recall und mAP

Zusätzlich zu IoU helfen weitere Bewertungsmetriken bei der Beurteilung von Objekterkennungsmodellen:

Präzision: misst den Anteil korrekt vorhergesagter Begrenzungsrahmen an allen Vorhersagen;

\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}

Recall: misst den Anteil korrekt vorhergesagter Begrenzungsrahmen an allen Ground Truth Objekten;

\text{Recall}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FN}}

Mean Average Precision (mAP): berechnet die durchschnittliche Präzision über verschiedene IoU-Schwellenwerte und Objektkategorien hinweg und bietet so eine umfassende Bewertung der Modellleistung.


              123456789
            
def precision_recall(tp, fp, fn):
    precision = tp / (tp + fp) if (tp + fp) > 0 else 0
    recall = tp / (tp + fn) if (tp + fn) > 0 else 0
    return precision, recall

# Example usage
tp, fp, fn = 50, 10, 20
precision, recall = precision_recall(tp, fp, fn)
print(f"Precision: {precision:.2f}, Recall: {recall:.2f}")

IoU ist eine grundlegende Kennzahl zur Bewertung von Objekterkennungsmodellen und hilft dabei, die Genauigkeit der vorhergesagten Begrenzungsrahmen zu beurteilen. Durch die Kombination von IoU mit Präzision, Recall und mAP können Forschende und Ingenieur:innen ihre Modelle feinabstimmen, um eine höhere Erkennungsgenauigkeit und Zuverlässigkeit zu erreichen.

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 4. Kapitel 4

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1. Einführung in die Computer Vision

Was ist Computer Vision?Grundlagen der Bildverarbeitung Lineare Algebra für Bildmanipulation

2. Bildverarbeitung mit OpenCV

3. Convolutional Neural Networks

Einführung in Convolutional Neural Networks Faltungsschichten Pooling-Schichten Flattening Aktivierungsfunktionen Überblick Über Beliebte CNN-Modelle Herausforderung: Aufbau eines CNN

4. Objekterkennung

5. Überblick Über Fortgeschrittene Themen

Transfer Learning in Computer Vision Überblick Über Gesichtserkennung Überblick Über Die Bildgenerierung

Intersection over Union (IoU) und Evaluationsmetriken

Berechnungsmethode

Mathematisch wird der IoU wie folgt angegeben:

Dabei gilt:

Überlappungsfläche ist der Schnittbereich der vorhergesagten und der tatsächlichen Begrenzungsrahmen;
Vereinigungsfläche ist die Gesamtfläche, die von beiden Rahmen abgedeckt wird.


              12345678910111213141516171819202122232425262728
            
import numpy as np

def compute_iou(boxA, boxB):
    # Extract coordinates
    xA = max(boxA[0], boxB[0])
    yA = max(boxA[1], boxB[1])
    xB = min(boxA[2], boxB[2])
    yB = min(boxA[3], boxB[3])
    
    # Compute intersection area
    interArea = max(0, xB - xA) * max(0, yB - yA)
    
    # Compute areas of both boxes
    boxAArea = (boxA[2] - boxA[0]) * (boxA[3] - boxA[1])
    boxBArea = (boxB[2] - boxB[0]) * (boxB[3] - boxB[1])
    
    # Compute union area
    unionArea = boxAArea + boxBArea - interArea
    
    # Compute IoU
    iou = interArea / unionArea
    return iou

# Example usage
box1 = [50, 50, 150, 150]  # [x1, y1, x2, y2]
box2 = [100, 100, 200, 200]
iou_score = compute_iou(box1, box2)
print("IoU Score:", iou_score)

IoU als Metrik für die Genauigkeit von Begrenzungsrahmen

Schwellenwertsetzung für IoU bei True Positives und False Positives

Um festzustellen, ob eine Erkennung korrekt (True Positive) oder inkorrekt (False Positive) ist, wird üblicherweise ein Schwellenwert für IoU festgelegt. Häufig verwendete Schwellenwerte sind:

IoU > 0.5: gilt als True Positive (TP);
IoU < 0.5: gilt als False Positive (FP).

Das Setzen höherer IoU-Schwellenwerte erhöht die Präzision, kann jedoch den Recall verringern, da weniger Erkennungen die Kriterien erfüllen.

Bewertungsmetriken: Präzision, Recall und mAP

Zusätzlich zu IoU helfen weitere Bewertungsmetriken bei der Beurteilung von Objekterkennungsmodellen:

Präzision: misst den Anteil korrekt vorhergesagter Begrenzungsrahmen an allen Vorhersagen;

\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}

Recall: misst den Anteil korrekt vorhergesagter Begrenzungsrahmen an allen Ground Truth Objekten;

\text{Recall}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FN}}

Mean Average Precision (mAP): berechnet die durchschnittliche Präzision über verschiedene IoU-Schwellenwerte und Objektkategorien hinweg und bietet so eine umfassende Bewertung der Modellleistung.


              123456789
            
def precision_recall(tp, fp, fn):
    precision = tp / (tp + fp) if (tp + fp) > 0 else 0
    recall = tp / (tp + fn) if (tp + fn) > 0 else 0
    return precision, recall

# Example usage
tp, fp, fn = 50, 10, 20
precision, recall = precision_recall(tp, fp, fn)
print(f"Precision: {precision:.2f}, Recall: {recall:.2f}")

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Abschnitt 4. Kapitel 4

Computer Vision Essentials

Intersection over Union (IoU) und Evaluationsmetriken

Berechnungsmethode

IoU als Metrik für die Genauigkeit von Begrenzungsrahmen

Schwellenwertsetzung für IoU bei True Positives und False Positives

Bewertungsmetriken: Präzision, Recall und mAP

1. Was misst Intersection over Union (IoU) in der Objekterkennung?

2. Welche der folgenden Optionen gilt als False Negative in der Objekterkennung?

3. Wie wird die Präzision in der Objekterkennung berechnet?

Computer Vision Essentials

Intersection over Union (IoU) und Evaluationsmetriken

Berechnungsmethode

IoU als Metrik für die Genauigkeit von Begrenzungsrahmen

Schwellenwertsetzung für IoU bei True Positives und False Positives

Bewertungsmetriken: Präzision, Recall und mAP

1. Was misst Intersection over Union (IoU) in der Objekterkennung?

2. Welche der folgenden Optionen gilt als False Negative in der Objekterkennung?

3. Wie wird die Präzision in der Objekterkennung berechnet?