# 지도 모드 - Recall, Precision 및 Threshold(임계치)

지도 모드의 Red 분석 도구에서 반환되는 결과를 잘 이해하려면, 이 도구가 이용하는 Recall, Precision 및 임계치를 해석하는 방법을 알아야 합니다. 이들은 서로 밀접하게 연관되어있으며, 임계치는 Recall과 Precision 모두에 영향을 미칩니다.

- Recall은 프로세싱된 전체 라벨 지정 이미지 중 마킹된(즉, 발견된) 결함에 의해 덮인, 라벨이 지정된 전체 결함 영역의 백분율입니다.

- Precision은 라벨을 가지고 프로세싱된 이미지 전체에 대해서, 마킹된 결함 영역 전체 중에서 라벨된 결함 영역에 의해 덮인 마킹된 결함 영역의 백분율입니다.

  라벨된 결함 영역 | 마킹된 결함 영역 | 이 시나리오에서 Recall은 60%입니다(라벨된 결함 중 40%가 마킹된 결함 영역에서 빠져 있습니다). 마킹된 결함의 대부분이 라벨된 결함에 의해 덮이므로 Precision은 99%입니다.
  라벨 | Marking(마킹)

두 개의 Threshold(임계치) 매개변수 T1과 T2가 있으며, 이는 데이터베이스 개요에서 그래픽을 이용해 조정할 수 있습니다.

- 점수가 하한 임계치(T1) score(점수)보다 크면, 결함 픽셀은 결함 영역에 포함됩니다. 이 임계치 설정이 낮을수록, 결함 영역은 커지게 됩니다.
- 상한 임계치(T2)는 단순히 이미지가 불량으로 표시되는 점수를 결정합니다. 이 임계치를 조정하면 ROC와 Confusion Matrix에 영향을 주지만, Precision과 Recall에는 영향이 없습니다.

임계치 T1 = 0.10 | 임계치 T1 = 0.50

위에서 보는 바와 같이, T1 임계치를 조정하면, Recall과 Precision에 즉각 영향을 미칩니다. T1 임계치가 높아지면, 마킹된 결함이 작아집니다. 이렇게 되면 라벨링된 결함 영역에 대응되는 마팅된 결함 영역이 줄어들어서, Recall 점수가 낮아집니다. 이와 동시에, 마킹된 결함 영역이 작아지면 라벨된 결함 영역에 완전히 덮일 가능성이 커지므로, Precision은 개선됩니다.