对于目标检测中mAP@0.5的理解

最新推荐文章于 2024-10-31 13:40:23 发布
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前言

一直不是很理解目标检测中的mAP是如何的，今天具体来写一下，加深一下理解。

mAP@0.5

mAP@0.5：mean Average Precision
通俗来说，就是给每一类分别计算AP，然后做mean平均。
那AP是什么呢，之前我一直以为是Average Precision，没错，就是平均精确度，可是这个怎么定义呢？

AP是Precision-Recall Curve(PRC)下面的面积！！！

在这里插入图片描述

PRC怎么看：先看平滑不平滑（蓝线明显好些），在看谁上谁下（同一测试集上），一般来说，上面的比下面的好（绿线比红线好）。

接下来来想一下Precision和Recall怎么定义。
之前都知道：

P r e c i s i o n = T P T P + F P Precision

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相信刚刚接触目标检测的小伙伴也是有点疑惑吧，目标检测的知识点和模型属实有点多，想要工作找CV的话，目标检测是必须掌握的方向了。我记得在找实习的时候，面试官就问到了我目标检测的指标是什么，答：mAP！问：mAP是什么？我：.......!☺所以在本文中我也是详细说一下mAP 的含义，有什么不对的或者不全的欢迎大家指正！mAP是mean of Average Precision的缩写，意思是平均精确度（average precision）的平均（mean），是object detection中模型性能的衡量标准
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