기존의 분할 평가 지표들은 이진 결정 논리(rigid IoU thresholds 기반의 정답/오답 판단)에 의존하며, 객체 수준(F1, mAP) 또는 픽셀 수준(IoU, Dice)에서 고정된 중첩 임계값을 사용합니다. Panoptic Quality (PQ)는 검출 및 분할 평가를 통합하려는 시도이지만, 여전히 임계값 미만의 예측을 완전히 잘못된 것으로 취급하는 하드 임계값 매칭에 의존합니다. 이러한 이진 프레임워크는 질적으로 다른 오류 간의 중요한 차이점을 모호하게 하고 점진적인 모델 개선에 대한 보상을 하지 못합니다. 본 논문에서는 이진 분류가 아닌 점진적인 연속체로 평가를 재정의하는 유연하고 해석 가능한 인스턴스 분할 지표인 SoftPQ를 제안합니다. SoftPQ는 부분 매칭 영역을 정의하기 위해 조정 가능한 상한 및 하한 IoU 임계값을 도입하고, 모호하거나 단편적인 예측에 대해서는 서브리니어 페널티 함수를 적용합니다. 이러한 확장을 통해 SoftPQ는 더 부드러운 점수 동작, 구조적 분할 오류에 대한 더 큰 강건성, 모델 개발 및 평가를 위한 더 유익한 피드백을 제공합니다. 제어된 섭동 실험을 통해 SoftPQ가 기존 지표가 간과하는 분할 품질의 의미 있는 차이를 포착함을 보여주어 벤치마킹과 반복적인 모델 개선 모두에 실용적이고 원칙적인 대안이 됨을 보여줍니다.
