AP, mAP의 차이점과 Ground Truth Bounding Box 질문입니다!
안녕하세요! 선생님, 예전 머신러닝 강의도 들어왔는데 이번 컴퓨터 비전 강의도 듣게 된 애청자 입니다! 다름이 아니라 질문이 있는데요!
1. AP와 mAP의 차이점에 대해 언급해주실 때 AP는 하나의 오브젝트에 대한 Precision 평균값이고 mAP는 여러 오브젝트에 대한 Precision 평균값들의 '평균값'이라고 설명해주셨는데요!
그렇다면 예를 들어 어떤 이미지에 자동차, 사람, 강아지 이렇게 3개의 오브젝트들이 있을 때 자동차에 대한 AP 따로, 사람에 대한 AP 따로, 강아지에 대한 AP 따로 계산을 하고 이 3가지를 평균값을 낸 걸로 이해하면 맞을까요?
2. 이전 강의에서 Bounding Box를 찾는 게 Regression 문제라고 하셨잖아요!? 그렇다면 어쨋거나 Ground Truth Bounding Box 좌표가 주어진 상태에서 뉴럴 넷이 Regression을 하는 지도학습이라고 볼 수 있는 거죠?
만약 지도학습이라고 한다면 각 이미지 마다 Ground Truth Bounding Box 좌표들은 사람이 직접 레이블링 해주어야 하는 건가요? 뉴럴넷이 알아서 Ground Truth Bounding Box를 찾아서 그 좌표로 수렴할 순 없지 않나요? 뉴럴넷이 찾은 Ground Truth 좌표가local minimum 인지 global minimum인지는 정확히 알 수 없으니까요..? 혹여나 제가 잘못알고 있는 지식이 있다면 지적은 환영입니다! 답변 기다리겠습니다~!
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