Kutuların azalması neyi ölçüyor?
Ultralytics 8.4.208 ile tahmin ve izleme sırasında örtüşen kutuları eleme eşiği 0,7’den 0,5’e indi. Doğrulama için varsayılan değer 0,7’de kaldı. Aynı modelin doğrulama sonucu ile günlük kullanımındaki nesne listesi arasına böylece bir ayar farkı giriyor. Kullanıcı eşiği açıkça belirlemişse kendi değeri geçerli. Değişiklik, varsayılanlara güvenen karşılaştırmaları özellikle ilgilendiriyor.[1]
Buradaki ölçü, iki kutunun kesişen alanının birleşim alanına oranı. Eşik düştüğünde örtüşen adayları elemek kolaylaşıyor. Sürüm notları daha az yinelenen kutuyu amaçlarken kalabalık sahnelerde birbirine yakın gerçek nesnelerin de elenebileceğini belirtiyor. Ölçüm sorusu bu yüzden somut: kutu sayısındaki azalma, aynı nesnenin tekrarlarının temizlenmesini mi, yan yana duran nesnelerin kaybolmasını mı yansıtıyor?[1]
Yinelenen kutuları azaltmak yararlı bir tercih olabilir. Ancak bu tercihin değerini sınamak için kalabalık ve seyrek sahnelerde tutulan gerçek nesneleri ayrı değerlendirmek gerekir. Gözlenen değişimi modelin nesneleri daha iyi öğrendiğine bağlamak, son işlem adımının etkisini öğrenme sonucuna karıştırır. Alternatif açıklama doğrudan sürümün içinde: model aynı kalırken kutuları eleme kuralı değişmiştir.[1]
İki eşik, iki farklı karar
Yeni sürüm, YOLOE’nin görsel istemli çağrılarında güven eşiğini de 0,05 yapıyor. Bu ayar, daha düşük puanlı benzer nesneleri tutmaya yönelik; diğer tahmin çağrıları kapsam dışında. Kutu örtüşmesi ile güven puanı aynı şeyi ölçmüyor. Biri adayların birbirine benzeyen konumlarını eliyor, diğeri adayın puanına göre kapı açıyor. İki değişikliği tek bir doğruluk artışı olarak toplamak ölçülen davranışı belirsizleştirir.[1]
Değerlendirmede karşılaştırılabilir bir başlangıç, sürüm ile birlikte kullanılan eşikleri de belirtmektir. Varsayılan tahmin çıktısı, varsayılan doğrulama çıktısıyla aynı koşulda üretilmiş sayılmamalı. Eski ve yeni yazılımı aynı açık eşikle karşılaştırmak, ayar değişikliğinin payını ayırmaya yardımcı olur; ardından yeni varsayılanın kalabalık sahnelerdeki sonucu ayrıca incelenebilir. Somut gösterge, aynı elle işaretlenmiş görüntülerde bulunan gerçek nesnelerin oranı ile yinelenen kutuların sayısıdır. Kalabalık ve seyrek sahneleri ayırmak, yakın nesneleri kaybetme payını görünür kılar. Bu karşılaştırma bir yöntem önerisidir; tamamlanmış deney sonucu sunulmuyor.[1]
Sürüm notlarının güçlü yanı, doğrulama ile tahminin varsayılanlarını ve kalabalık sahne riskini açıkça ayırması. Yeni bir model mimarisi sunulmuyor. Araştırmacı için anlamlı sonuç da bu ayrımdan geçiyor: hangi nesnelerin tutulduğu, hangi sahnelerde kaçırıldığı ve karşılaştırmanın hangi eşikte yapıldığı birlikte görünür olmalı. Aynı model adını taşımak, iki ölçümün aynı karar kuralını kullandığı güvencesini vermiyor.[1]