G検定（JDLA） 練習問題 76：物体検出の評価指標
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物体検出タスクにおける評価指標「IoU（Intersection over Union）」に関する説明として、正しいものはどれか。
- モデルの予測確率の分布と正解ラベルの分布の差を計算し、分類タスクの損失として利用する。
- 正と負のサンプルの比率が極端に偏っている場合でも、モデルの性能を正しく評価する指標である。
- 予測したバウンディングボックスと正解のボックスの重なり具合を計算し、物体検出を評価する。
- 真陽性率と偽陽性率の関係をグラフに描き、その曲線の下側の面積から分類の性能を評価する。
- 自然言語処理において、機械翻訳された文章と人間が作成した参照訳との間の一致度を測定する。
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正解：予測したバウンディングボックスと正解のボックスの重なり具合を計算し、物体検出を評価する。
IoU（Intersection over Union）は、物体検出タスクにおいて、モデルが予測したバウンディングボックス（物体を囲む矩形）と、正解のバウンディングボックスの重なり具合を評価する指標です。
【正解の理由】
IoUは「2つの領域の積集合（重なっている部分の面積）」を「2つの領域の和集合（合わせた全体の面積）」で割ることで計算され、値が1に近いほど予測位置が正確であることを示します。
【不正解の理由】
• 「モデルの予測確率の分布と正解ラベルの分布の差を計算し、分類タスクの損失として利用する。」は、「交差エントロピー誤差（Cross Entropy Loss）」などの説明
• 「正と負のサンプルの比率が極端に偏っている場合でも、モデルの性能を正しく評価する指標である。」は、「F1スコア」や「MCC（マシューズ相関係数）」などの説明
• 「真陽性率と偽陽性率の関係をグラフに描き、その曲線の下側の面積から分類の性能を評価する。」は、「ROC曲線のAUC」の説明
• 「自然言語処理において、機械翻訳された文章と人間が作成した参照訳との間の一致度を測定する。」は、「BLEUスコア」の説明