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# Aufgabe 08: Confidence und NMS verstehen
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## Ziel
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Du experimentierst mit Confidence Thresholds und Non-Maximum Suppression.
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## Warum ist das wichtig?
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Falsche oder doppelte Detektionen machen Roboterantworten unglaubwürdig.
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## Voraussetzungen
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- Aufgaben 06-07
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## Theorie
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Confidence ist kein Wahrheitswert, sondern Modellvertrauen. NMS entfernt überlappende Boxen, damit ein Objekt nicht mehrfach gezählt wird.
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## Aufgabe
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Erstelle ein Experiment, das verschiedene Thresholds und NMS-Werte auf denselben Bildern vergleicht.
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## Akzeptanzkriterien
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- Mindestens drei Thresholds werden verglichen.
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- Doppelte Boxen werden sichtbar reduziert.
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- Entscheidung für Default-Werte ist begründet.
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## Erweiterungen
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- Visualisiere Ergebnisse als Kontaktbogen.
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## Reflexionsfragen
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- Warum ist hoher Threshold nicht immer besser?
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- Was passiert bei überlappenden Personen?
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- Welche Antwort sollte der Roboter bei Unsicherheit geben?
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