Mean Average Precision (MAP)

最新推荐文章于 2025-04-21 15:33:44 发布
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文章标签： 机器学习 深度学习 人工智能 神经网络 算法
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平均精确度平均值(Mean Average Precision, MAP)是一种评估分类器性能的指标，常用于在信息检索、计算机视觉和自然语言处理等领域。它衡量了分类器对于每个查询的平均精确度。

精确度(precision)是指分类器正确预测的样本数占总预测样本数的比例，即：

precision = 正确预测的样本数 / 总预测样本数

平均精确度(Average Precision, AP)则是对于每个查询，精确度随着预测正确的样本数的增加而变化的曲线(称为精确度召回曲线)的面积(称为精确度召回平滑曲线)。

平均精确度平均值(MAP)就是所有查询的平均精确度的平均值。通常情况下，计算平均

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Mean Average Precision（MAP）：平均精度均值
weixin_42749767的博客
09-17 1万+
1.MAP可以由它的三个部分来理解：P,AP,MAP P（Precision）精度，正确率。在信息检索领域用的比较多，和正确率一块出现的是召回率Recall。对于一个查询，返回了一系列的文档，正确率指的是返回的结果中相关的文档占的比例，定义为： precision=返回结果中相关文档的数目/返回结果的数目； 而召回率则是返回结果中相关文档占所有相关文档的比例，定义为：Recall=返回结果中相关文...
Mean Average Precision
baiyu9821179的专栏
06-21 3293
mean average precision简称ｍAP，以前一直不懂什么意思，现在写篇博客记录一下。Precision我们先来讨论一下，Precision是怎么算的。假如我们有2000个样本，1000正样本，1000个负样本。我们用某个方法进行分类，标记出来300个样本是正样本。现在，我们知道，任何分类方法都不会有百分之百的正确率。所以标记出来的300个分类的样本里，肯定有被分错的样本。假如100个
转：评估指标MAP
weixin_30412167的博客
12-24 519
转：http://www.zhenv5.com/?p=1079 MAP可以由它的三个部分来理解：P,AP,MAP 先说P（Precision）精度，正确率。在信息检索领域用的比较多，和正确率一块出现的是找回率Recall。对于一个查询，返回了一系列的文档，正确率指的是返回的结果中相关的文档占的比例，定义为：precision=返回结果中相关文档的数目/返回结果的数目； 而召回率...
平均精确度（Average Precision, AP）和均值平均精确度（Mean Average Precision, mAP）的区别和联系浅析
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WT博客
04-21 471
平均精确度（Average Precision, AP）和均值平均精确度（Mean Average Precision, mAP）是机器学习中用于评估模型性能的核心指标，二者的区别主要体现在“Mean”所代表的统计维度上。部分场景（如COCO挑战赛）会结合多个IoU阈值（如0.5到0.95，步长0.05）计算AP，再取均值作为最终mAP，以综合评估模型在不同定位精度下的表现。在目标检测中，若数据集包含多个类别（如COCO的80类），mAP需对每个类别的AP求均值，以评估模型整体性能。
【深度学习】mAP (Mean Average Precision)
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JNing
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【深度学习】mAP (Mean Average Precision)
mean Average Precision (mAP)
william_hehe的博客
04-19 1万+
mAP(mean average precision)目标检测中衡量识别精度的指标。多个类别目标检测中，每个类别都可以根据recall（召回率）和percision（准确率）绘制一条曲线。AP就是该曲线下的面积，mAP意思是对每一类的AP再求平均。召回率（recall）、准确率（precision）举例：mAP计算方法：首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence score，每一类（...
目标检测：mAP (Mean Average Precision)
thujiang000的博客
01-31 6135
目标检测，mAP解释
mAP平均精度均值(Mean Average Precision)
fivemillion的博客
06-10 6163
评价分类模型性能的评价指标和计算方式
关于mAP（mean average precision)平均精度均值总结
weixin_45021321的博客
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关于mAP总结
【mAP】mean average precision 平均精度及其实现
zbossz的学习小分队
03-20 5065
用于评估对象检测模型。 首先我们来了解一些前述知识： FN(false negatives)假阴性 首先我们的预测是错误的，结果是负面的。 就比如我们新冠检测是错的，但是我们感染了新冠，也就是说检测出来我们没感染，实际上感染了。 FP(false positives)假阳性 首先我们的预测是错误的，结果是积极的。 就比如我们新冠检测是错的，但是我们没感染新冠，也就是说检测出来我们感染了，实际上没感染。 TN(true negatives)真阴性 首先我们的预测是正确的，结果是阴性。 新冠检测是正确的，我们确
什么是mAP（mean average Precision）
Turn life into a dream, and then turn dreams into reality
06-20 1083
即。AP: PR（ Precision-Recall）曲线下面积，是对多个验证集个体。
mean_average_precision:物体检测的平均平均精度
04-13
mAP：目标检测的平均平均精度 一个简单的库，用于评估对象检测器。 实际上，鉴于您的实际情况和班级设置，较高的mAP值表示检测器的性能更好。 安装套件 pip install mean_average_precision 安装最新版本 pip install --upgrade git+https://github.com/bes-dev/mean_average_precision.git 例子 import numpy as np from mean_average_precision import MetricBuilder # [xmin, ymin, xmax, ymax, class_id, difficult, crowd] gt = np . array ([ [ 439 , 157 , 556 , 241 , 0 , 0 , 0 ], [ 437 , 2
Mean Average Precision（MAP）平均精度均值
YLH9604的专栏
11-09 1万+
MAP(Mean Average Precision)：单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。 MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高)，MAP就可能越高。如果系统没有返回相关文档，则准确率默认为0。 例如：假设有两个主题，主题1有4个相关网页，主题2有5
mAP（mean average precision）
chenyanqiao2010的博客
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介绍了mAP的数学意义和计算方式
平均精度均值(mAP)——目标检测模型性能统计量
weixin_34366546的博客
11-03 1324
　　在机器学习领域，对于大多数常见问题，通常会有多个模型可供选择。当然，每个模型会有自己的特性，并会受到不同因素的影响而表现不同。 　　每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的，这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集。这个性能由不同的统计量来度量，包括准确率（ accuracy ）、精确率（ precision ）、召回率（ recall ）等等。选择我们会根据某个特定的应用...
mAP-Mean Average Precision
蘑菇菌的博客
04-08 1143
reference:https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics 计算mAP的github:https://github.com/Cartucho/mAP 基础概念 1.IoU 就是交并比，衡量bounding-box和ground Truth的重合程度。 2.TP、TN、FP、FN True positives...
平均精确率均值（mAP）
m0_53605808的博客
01-15 2577
而是一种更全面的性能指标，特别适用于目标检测、图像分割和信息检索等任务。它通过综合考虑精确率和召回率，能够更好地反映模型在不同类别和不同置信度阈值下的表现。在目标检测任务中，mAP 是评估模型性能的核心指标，通常与 IoU 阈值一起使用。
信息检索 (Information retrieval) 中的 mean average precision
yaozhili_的博客
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详情见mAP 1. Precision and Recall 2. Average precision 对于返回已排序文档序列的系统，AP考虑了返回文档的呈现顺序。AP定义为召回率 (recall) r从0到1的平均精确度 (precision)，即Precision-Recall曲线下的面积，也即 AveP=∫10p(r)drAveP=∫01p(r)dr\operatorname...
mean Average Precision(map)
03-13
### Mean Average Precision (mAP) 的定义 Mean Average Precision (mAP) 是一种广泛用于评估信息检索系统和目标检测模型性能的度量标准。该指标综合考虑了查准率(Precision) 和查全率(Recall)，能够更全面地反映系统的整体表现。 在信息检索领域，mAP 表示的是所有查询平均精度的均值[^3]。对于每一个单独的查询请求而言，先计算其对应的 AP 值(Average Precision)，再取这些 AP 值的算术平均即得到最终的 mAP 结果。 而在对象检测任务中，mAP 则衡量不同类别上预测框与真实标注框之间的匹配程度。具体来说，针对每一类物体分别统计 TP(True Positive), FP(False Positive) 及 FN(False Negative)[^1]。 ### 计算方法 #### 对于信息检索： 1. 针对单个查询 q，按照文档的相关性得分排序； 2. 根据实际相关情况标记每个返回项是否为正样本； 3. 使用下列公式逐个位置 i 更新当前累计 P@i（Precision at position i），其中 rel(i)=1 若第 i 位是相关项目，否则为0；nrel(q)表示查询q下的总相关数： \[ \text{P}(i|q) = \frac{\sum_{j=1}^{i}\mathrm{rel(j)}}{i},\quad \forall i : \mathrm{rel}(i)=1 \] 4. 将上述过程中获得的所有非零 P@i 平均化作为此查询 Q 下的 AP 值； 5. 最终通过求解所有测试集中各查询下 AP 的简单平均值得到整个数据集上的 mAP。 #### 对象检测中的实现方式略有差异： - 主要区别在于如何判断两个边界框之间是否存在重叠以及设定 IoU(Intersection over Union)阈值来决定真阳性和假阳性。 - 当前普遍采用 COCO 数据集所使用的评价方案，在多个不同的 IoU 阈值水平上来累积 PR 曲线并据此得出每种类别的 AP 后再次做平均形成全局 mAP 指标。 ```python def calculate_map(precisions, recalls): """ Calculate mean average precision given lists of precisions and recalls. Args: precisions (list): List containing precision values. recalls (list): List containing recall values. Returns: float: Calculated MAP value. """ aps = [] unique_recalls = sorted(set(recalls)) for r in unique_recalls: p_interpolated = max([p for p, rec in zip(precisions, recalls) if rec >= r], default=0) aps.append(p_interpolated) return sum(aps)/len(unique_recalls) if len(unique_recalls)>0 else 0 ```
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