💡딥러닝에서의 thresholding 더보기 - 딥러닝에서의 thresholding : 분류 기준 default value = 0.5 precision(정밀도 = tp/tp+fp)가 높을 수록 thresholding도 높다. threshold(분류기준) 기준으로 그 이상이면 1이라고 예측(분류)한다. 따라서 분류기준이 높을수록 더 정밀하게 예측한다. 반대로 Recall(재현율 = tp/tp+fn)을 높이면 threshold가 낮아진다. 이미지 processing에서 자주 활용되는 이미지 Thresholding은 분류 기준값을 의미, 그 기준값을 기준으로 작으면 0 크면 1로 분류된다. OpenCV 이미지 프로세싱에서 thresholding을 적용하려면 grayscale 이미지로 변환해서 적용한다. 📌 G..