初歩的な質問で申し訳ございません。
領域検出結果の「スコア」とは、何を基に出された数値なのでしょうか？
一言では難しいかと存じますが、簡単にご解説頂けますとありがたく存じます。
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一言でいうと解析結果の最大スコアです。
対象物が検出できたか、学習が上手くいっているのかの指標となります。
最大スコアが低い時は対象となる物体が映っていない、もしくは学習が上手くいっていないかもしれません。
最大スコアが高いときに対象となる物体が映っていれば学習が上手くいっている可能性が高いです。
物体が検出できた時の最大スコア1.00の例です。
物体が検出できなかった時の最大スコア0.00の例です。
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スコアとは、学習に使われたデータとどれぐらい近い特徴量を持っているか を数値で表したものです。
スコア自体は画像の各ピクセル事に0.0〜1.0の値を持っているのですが、画面上に表示されているのはその中でも最大値をもつピクセルのスコアです。
値考え方としては
・0.0だと、特徴量が全く似ていない。
・1.0だと、学習したものとかなり似ている。
その中間で、0.5だとすると、アノテーションされて教えられた所に似ているけど、アノテーションされてない領域にも特徴が似ている。
→つまりグレー領域(アノテーション矛盾領域？)となります。
アノテーションして教えられた領域が1.0になるようなパラメータを学習で求め、その学習されたパラメータで対象の領域(ピクセル)を計算した結果をスコア(どれぐらい近しいか)として算出します。
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ご回答ありがとうございます。
では、スコアヒストグラムで設定した閾値より大きいスコアをもつ集団を「領域数」としてカウントし
それぞれ「最大/最小面積」が算出されている…という事でしょうか？
重ねての質問で申し訳ございません。
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ご記載いただいた通り、以下のヒストグラムや解析設定で設定した閾値を元に、
「領域数」、「最大/最小面積」を算出しています。
ここで閾値設定の例を紹介したいと思います。
閾値を小さめに設定した例(0.44)
スコアがあまり高くないノイズ部分も検出してしまっています。
最小サイズ2、最小面積3、領域数12なので、ノイズ領域が5箇所ほど取れてしまっています。
閾値を大きめに設定した例(0.81)
最小サイズ75、最小面積4189、領域数7なので錠剤の領域のみが取れています。
なお、閾値を大きくしても、スコママップ上では閾値より小さい部分も表示されます。
閾値以上の領域だけに着目したい場合は、解析結果表示にマウスを合わせると以下のようなポップアップが出るので、矩形の部分をチェックしてみてください。
すると以下のように検出領域部分だけ表示されます。
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非常に参考になりました。
ご教授ありがとうございます。