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segmentation model의 성능평가 지표로서 많이 사용되는 방법으로 Pixel Accuracy, IoU, Dice, Hausdorff 등 여러 방법이 있지만 본 포스팅에서는 Dice와 Hausdorff 두가지에 대해 다루려고 한다. 자세한 설명은 참조한 블로그에 잘 정리되어 있다. Sorensen-Dice coefficient 두 샘플간의 유사도를 측정하는 통계학적인 방법이다. 두 집합 X와 Y가 있을 때, DSC공식은 다음과 같이 정의된다. 직관적으로 보면 두 집합이 겹쳐지는 부분에 2를 곱하고, 총 이미지의 픽셀 수로 나누는 것이다. 따라서 모델이 예측한 이미지가 정답 이미지와 유사할수록 Dice값은 높아지고, 모델 성능이 좋다고 말할 수 있다. IoU (Intersection over Un..

image processing에서 성능평가 기준으로 사용되는 방법 중 하나로, 먼저 Signar-to-noise ratio에 대해 알아보자. Signal-to-noise Ratio 내가 원하는 신호와 background noise간의 level을 비교하는 데 사용되는 측정법이다. 보통 1보다 크면 noise보다 signal이 클 수 있다는 것을 알 수 있다. 신호를 처리하거나 전달하는 시스템(audio, radar, data acquisition, imaging systems...)의 성능과 품질에 중요한 영향을 미치는 parameter로, SNR이 높다는 것은 signal이 clear하고 감지하고 분석하기 쉽다는 것을 의미한다. SNR이 낮을수록 signal이 방해받고 있거나 noise로 인해 모호한 ..

Source - StatQuest with Josh Starmer - https://angeloyeo.github.io/2020/07/17/MLE.html 결합 확률밀도 함수란? 우선 결합확률이란 두 개의 사건이 동시에 일어날 확률을 의미한다. 서로 배반되는 두 사건 A, B가 있을 때, 두 사건이 동시에 일어나는 확률을 P(A∩B) 라고 하며 이 확률을 A, B의 결합확률이라고 정의한다. ▪️Likelihood Estimation 먼저 Likelihood와 probability를 비교해보자 확률 probability 이란, 고정된 한가지의 확률분포 안에서 내가 원하는 관측값(또는 관측 구간)이 갖는 확률을 말한다. ✔︎ Probability = P(관측값 | 확률분포) 반면 'likelihood'라는 ..

베이지안 통계학이란? : 주어진 자료(data)를 통하여 관심의 대상이 되는 모수(parameter)의 불확실성(uncertainty)을 확률로 나타내자! 즉, 과거를 기반으로 앞으로 일어날 일에 대한 가능성을 추론하는 것이다. 이름에서 보다시피 베이즈 정리와 조건부 확률을 이용한다. ▪️조건부 확률 어떤 사건이 먼저 일어났을 때, 이와 별개인 다른 사건이 함께 일어날 확률이다 ▪️베이즈 정리 이제부터 베이지안 관점에서 생각하기 위해 '확률'에 대한 개념을 다음과 같이 세팅하고 가자 확률 : 주장에 대한 신뢰도 H: Hypothesis, 어떤 사건이 발생했다는 주장 / 가설 E: Evidence, 새로운 정보 / 근거 P(H) : 사전 확률 priority / 어떤 사건이 발생했다는 주장에 대한 신뢰도 ..