Paired AUC
쌍별 AUC
서로 대응하는 실제 영상과 생성 영상을 비교해 가짜 점수가 올바른 순서를 만드는 정도를 측정하는 지표입니다. AUC 50%는 두 클래스의 순위가 무작위인 상태이고, 100%에 가까울수록 생성 영상을 더 일관되게 높은 가짜 점수로 배치합니다. 이 논문은 일반적인 공개 기준과 실제 위기 사건에 맞춘 RA-Bench의 성능 차이를 비교하는 데 사용했습니다.
쌍별 AUC
서로 대응하는 실제 영상과 생성 영상을 비교해 가짜 점수가 올바른 순서를 만드는 정도를 측정하는 지표입니다. AUC 50%는 두 클래스의 순위가 무작위인 상태이고, 100%에 가까울수록 생성 영상을 더 일관되게 높은 가짜 점수로 배치합니다. 이 논문은 일반적인 공개 기준과 실제 위기 사건에 맞춘 RA-Bench의 성능 차이를 비교하는 데 사용했습니다.
