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개요IOU(Intersection over Union)는 컴퓨터 비전 분야에서 객체 탐지(Object Detection) 및 이미지 분할(Segmentation) 모델의 성능을 정량적으로 평가하는 대표적인 지표입니다. 예측한 영역과 실제 정답(ground truth) 영역이 얼마나 잘 겹치는지를 수치로 나타내며, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 이 지표는 딥러닝 기반의 객체 인식, 자율주행, 의료영상 분석 등 다양한 응용 분야에서 정밀도를 판단하는 기본 기준으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의IOU는 다음과 같이 계산됩니다:IOU = (예측 영역 ∩ 실제 영역) / (예측 영역 ∪ 실제 영역)교집합(∩): 예측한 박스와 실제 박스가 겹치는 부분의 면적합집합(∪): 예측한 박스와 실제 박스를 합친 전체 면..

개요CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 및 영상 데이터를 처리하는 데 최적화된 딥러닝 모델입니다. CNN은 인간의 시각 시스템을 모방하여 패턴과 특징을 자동으로 학습할 수 있으며, 컴퓨터 비전(Computer Vision), 자율주행, 의료 영상 분석, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. CNN이란?CNN은 이미지 데이터의 공간적 구조를 효율적으로 학습할 수 있도록 설계된 신경망 모델입니다. 일반적인 완전 연결 신경망(Fully Connected Neural Network)과 달리, CNN은 합성곱(Convolution) 연산을 통해 특징을 추출하고 계층적으로 학습하는 방식을 사용합니다.1.1 CNN의 핵심 개념합성곱(Convolution): ..