简单理解mAP究竟是什么

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了简单理解mAP究竟是什么。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

好玩的目标检测-mAP的概念与实例

前缀知识:是TP、TN、FP、FN?

前缀知识:什么是Precision和Recall?

核心知识:什么是mAP?


mAP是深度学习模型的一个非常常见的模型评估指标,那么这么重要的一个指标究竟是一个啥东西呢?

在了解这个指标之前,我们需要明白以下几个概念:

什么是TP、TN、FP、FN?

现在假设我们的分类目标只有两类,分类结果正确的计为正例(positive)分类结果错误的j计为负例(negtive),然后我们就能得到如下的四种情况:

1)TP的英文全称为True Positives,其指的是被分配为正样本,而且分配对了的样本,代表的是被正确分类的正样本。
2)TN的英文全称为,其指的是被分配为负样本,而且分配对了的样本,代表的是被正确分类的负样本。
3)FP的英文全称为False Positives,其指的是被分配为正样本,但分配错了的样本,代表的是被错误分类的负样本。
4FP的英文全称为False Negatives,其指的是被分配为负样本,但分配错了的样本,代表的是被错误分类的正样本。

什么是Precision和Recall?

Precision指的是精度;
Recall指的是召回率。

那么两者具体代表的意思是什么呢?

Precision 其实代表精确率,精确率表示预测样本中实际正样本数占所有正样本数的比例

计算公式为:

精确率 = 正确预测样本中实际正样本数 / 所有的正样本数

即 precision = TP/(TP+FP)

Recall 召回率,召回率表示预测样本中实际正样本数占所有预测的样本的比例

计算公式为:  

召回率 = 正确预测样本中实际正样本数 /实际的正样本数

 Recall = TP/(TP+FN) ;

什么是AP?

对于目标检测而言任务,每一个类都可以计算出其Precision和Recall,通过合理的计算,每个类都可以得到一条P-R曲线曲线下的面积就是AP的值。

如下图所示:

map是什么,# 目标检测,深度学习,人工智能,python,计算机视觉,目标检测

计算面积:

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即:AP = A1 + A2 + A3 + A4

什么是mAP?

讲到这里那究竟什么才是mAP?

其实mAP就是所有类别计算出来的AP取平均值!

mAP本质代表着什么?

为了理解mAP真正代表着什么,我们先来看看他的具体计算公式: 

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我们可以看出,mAP的分子是AP,而AP的分子是什么呢?换句话来说,什么与mAP成正比关系?

这个答案就是:分类器判断是正确的类别并且真实确实是正确类别的数量TP。

 从这个角度来看,结论显然而出:

mAP体现的核心是其实就是准确率,mAP越高代表着的是判断是正确并且真正正确的精准度越高文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-624464.html

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