準確率，召回率，mAP(mean average precision)解釋

阿新 • • 發佈：2019-01-10

準確率Precision
召回率Recall
其實這個翻譯相當蛋疼。。。

recall最合理的翻譯應該是 查全率
而Precision的最合理的翻譯應該是查準率

這樣就很容易理解了，假設一個班級有10個學生，5男5女
你用機器找女生，機器返回了一下結果：
| 男 | 女 | 女 | 男 | 女 | 男 |

那麼查準率為：3/6 = 0.5（返回的6個結果只有3個正確）
查全率為: 3/5 = 0.6 （所有女生有5個，但只找到3個）

然後就是mAP的解釋了，一張圖可以說明：
圖片名稱

在多個類別的檢測中，算出召回率從0到1時的準確率（同一召回率取最高的準確率），計算準確率的平均值。然後對所有類別求平均就可以得到mAP了。

實際的detection比賽中，有多個benchmark。下圖是COCO比賽的截圖，截止到2017年10月5號：

COCO

$A v e r a g e P r e c i s i o n (A P) :$
$A P$ % AP at IoU=0.50:0.05:0.95 (primary challenge metric)
$A P$ ^$50$ % AP at IoU=0.50 (PASCAL VOC metric)
$A P$ ^$75$ % AP at IoU=0.75 (strict metric)

$A P A c r o s s S c a l e s :$
$A P$ ^$S$ % AP for small objects: area < $32^{2}$

32^{2}

A P

^$M$ % AP for medium objects:

32^{2}

< area <

96^{2}

A P

^$L$ % AP for large objects: area >

96^{2}

$A v e r a g e R e c a l l (A R) :$
$A R$ ¹ % AR given 1 detection per image
$A R$ ¹⁰ % AR given 10 detections per image
$A R$ ¹⁰⁰ % AR given 100 detections per image

$A R A c r o s s S c a l e s :$

A R A c r o s s S c a l e s :

A R

^$S$ % AR for small objects: area <

32^{2}

A R

^$M$ % AR for medium objects:

32^{2}

< area <

96^{2}

A R

^$L$ % AR for large objects: area >

96^{2}

準確率，召回率，mAP(mean average precision)解釋

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（轉載）準確率（accuracy），精確率（Precision），召回率（Recall）和綜合評價指標（F1-Measure ）-絕對讓你完全搞懂這些概念

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