lartpang/PyIRSTDMetrics

해결하는 문제

PyIRSTDMetrics는 적외선 소형 타겟 탐지(IRSTD) 모델의 성능을 표준화되고 효율적으로 분석할 수 있는 방법을 제공합니다. 매우 작은 타겟을 적외선 영상에서 탐지하는 데 있어 발생하는 도전 과제에 특화된, 피크셀 수준의 정확도와 타겟 수준의 탐지 성공을 모두 고려할 수 있는 일관된 평가 지표의 필요성을 해결합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 numpy, scikit-image, scipy 기반으로 평가 지표 세트를 구현합니다. 주로 두 가지 분석 수준을 지원합니다:

• 피크셀 수준 분석: IoU(교차율), F1-score, 정밀도, 재현율, TPR, FPR과 같은 표준 지표를 계산합니다.
• 타겟 수준 분석: 다양한 매칭 전략을 사용하여 탐지 확률(Pd)과 오경보율(Fa)에 초점을 맞춥니다. 특히 더 합리적인 타겟 매칭을 위한 사용자 정의 OPDCMatching을 포함합니다.
• 하이브리드 분석: 피크셀 수준과 타겟 수준 성능을 균형 있게 반영하는 새로운 지표인 hIoU를 도입하며, 위치 및 세그멘테이션 오류를 분석하기 위한 전용 도구도 제공합니다.

대상 사용자

이 도구는 컴퓨터 비전 및 적외선 타겟 탐지 분야에서 연구 및 개발을 수행하는 연구자 및 개발자, 특히 새로운 IRSTD 알고리즘을 구현하고 테스트하는 사람들에게 적합합니다.

주요 특징

• 포괄적인 지표: 다양한 피크셀 수준, 타겟 수준, 하이브리드 지표를 지원합니다.
• 오류 분석: 계층적 IoU 기반의 위치 및 세그멘테이션 오류 분석을 위한 전용 도구를 포함합니다.
• 경량성: 표준 과학용 파이썬 라이브러리 기반으로 빠르고 간편한 통합이 가능합니다.
• 시각화 지원: PR(정밀도-재현율) 및 ROC(수신기 운영 특성) 곡선을 그릴 수 있는 데이터 시퀀스를 제공합니다.