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Fig 4 — Confusion Matrix (Exp51)

각 행 = Ground Truth class, 각 열 = 예측 class. 대각선(초록)이 정답, 비대각(빨강)이 오답.

원본 그래프

fig4

상세 매트릭스 (행=GT, 열=Pred)

GT \ PredSTOPFORWARDLEFTRIGHTFWD+LFWD+RROT_LROT_RRecall
STOP········0%
FORWARD·3763·75··96%
LEFT··12·····100%
RIGHT·1·71·1·70%
FWD+L···1473··92%
FWD+R·33·6411·76%
ROT_L······4·100%
ROT_R·······4100%

Class별 Recall

FORWARD 96%(376/391)
LEFT 100%(12/12)
RIGHT 70%(7/10)
FWD+L 92%(47/51)
FWD+R 76%(41/54)
ROT_L 100%(4/4)
ROT_R 100%(4/4)
✅ LEFT(100%), ROT_L(100%), ROT_R(100%), FWD+L(92.2%) — 소수 클래스도 높은 recall.
⚠️ FWD+R(75.9%) 오류 패턴: FORWARD(3)·LEFT(3)·FWD+L(6)로 분산. 가장 혼동이 많은 클래스.
💡 STOP(0%) — V5 데이터에 실제 STOP 레이블이 없어 합성으로만 존재. recall 계산 제외.