컴퓨터 비전, 특히 객체 탐지(Object Detection) 및 세분화(Segmentation) 분야에서 모델의 성능을 정량적으로 평가하는 것은 필수적입니다. 이때 가장 기본적이면서도 핵심적인 평가 지표로 사용되는 것이 바로 IoU (Intersection over Union) 입니다.
IoU의 정의와 계산
IoU는 모델이 예측한 경계 상자(Predicted Bounding Box)와 실제 정답(Ground-Truth Bounding Box) 사이의 겹침 정도를 측정하는 지표입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 두 영역의 교집합(Intersection) 넓이를 합집합(Union) 넓이로 나눈 값으로 계산됩니다.
- IoU = 교집합 영역 / 합집합 영역
이 값은 0과 1 사이의 범위를 가지며, 1은 예측과 실제 값이 완벽하게 일치함을, 0은 전혀 겹치지 않음을 의미합니다. 따라서 IoU 수치가 높을수록 모델의 위치 예측(Localization) 정확도가 높다고 평가할 수 있습니다.
IoU의 활용 및 해석
IoU는 객체 탐지 모델의 성능을 평가하는 과정에서 다양하게 활용됩니다.
- 탐지 성공 여부 판단 기준: 특정 임계값(Threshold)을 설정하여 IoU 값이 이 기준을 넘을 경우에만 ‘올바른 탐지(True Positive)‘로 간주합니다. 일반적으로 이 임계값은 0.5로 설정되는 경우가 많으며, 이는 예측 영역과 실제 영역이 50% 이상 겹쳐야 유효한 탐지로 인정한다는 의미입니다.
- 고차원 평가 지표의 기반: mAP(mean Average Precision)와 같은 종합적인 모델 성능 지표는 다양한 IoU 임계값에서의 평균 정밀도를 계산하여 산출됩니다. 즉, IoU는 mAP를 구성하는 근간이 되는 핵심 요소입니다.
- 적용 분야별 기준 설정: 자율주행이나 의료 영상 분석과 같이 고도의 정밀도가 요구되는 분야에서는 IoU 임계값을 0.7 이상으로 높게 설정하여 모델의 성능을 더욱 엄격하게 평가합니다.
결론적으로 IoU는 객체 탐지 모델이 얼마나 정확하게 객체의 위치를 특정하는지를 직관적이고 정량적으로 보여주는 핵심 지표입니다. R-CNN, YOLO 등 주요 객체 탐지 알고리즘의 성능을 평가하고 비교하는 데 있어 필수적인 기준으로 작용합니다.