mAP(Mean Average Precison)理解

阿新 • • 發佈：2018-06-29

CA 本質 bsp 價值 pos conf 排序 con 從0到1

在目標檢測算法（如Faster RCNN， YOLO ，SSD）中mAP常做為一種基準來衡量算法的精確度好壞。

mAP的本質其實是多類檢測中各類別最大召回率（recall）的一個平均值

計算mAP之前我們先要了解Precision和Recall也就是精確率和召回率。

精確率主要衡量模型做出預測的精準度，也就是TP在TP與FP和中的占比率

召回率主要用來衡量模型對positives的檢測程度，也就是TP在TP與FN中的占比率

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下面我們通過一個例子來講一下AP （average precision）

比如在一副圖片中我們有5個目標，首先我們根據預測的confidence對預測進行排序，假設在前四的預測中我們有三個正確（IoU > 0.5）的。

所以對前四的precision和recall

Precision = 3/4 = 0.75

Recall = 3/5 = 0.6

對於TOP10的Precision和Recall假設有如下表：

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隨著recall從0到1之間的提升，AP可以由計算十一個不同recall階層最大precision的評價值而得到

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進一步解釋;

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p_interp(r) 是超過r的recall中對應的最大precision值，例如top4中recall是0.6

那麽p_interp(0.6)就是大於0.6的所有recall中對應的最大的precision的值，對應上表我們得到

所以AP即0-1的p_interp(r)的均值

而mAP則是真的不同類別的AP的均值

參考：https://medium.com/@jonathan_hui/map-mean-average-precision-for-object-detection-45c121a31173

mAP(Mean Average Precison)理解

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