CNN的各种知识点(五):平均精度均值(mean Average Precision, mAP)
平均精度均值(mean Average Precision, mAP)
- 1. 平均精度均值(mean Average Precision, mAP)
- 概念:
- 计算步骤:
- 具体例子:
- 重要说明:
- 典型值范围:
- 总结:
1. 平均精度均值(mean Average Precision, mAP)
概念:
mAP是目标检测中最常用的评估指标,综合反映模型在不同召回率下的平均精度表现。其核心是计算每个类别的平均精度(AP),然后对所有类别的AP取平均。
计算步骤:
- 对每个类别:
- 收集所有检测结果,按置信度降序排序
- 计算不同置信度阈值下的精确率(Precision)和召回率(Recall)
- 绘制P-R曲线,计算曲线下面积(AP)
- 对所有类别的AP取平均得到mAP
具体例子:
假设类别"cat"的检测情况:
- 真实框数量:5
- 检测结果(已按置信度排序):
是否正确 | 置信度 |
---|---|
True | 0.95 |
False | 0.85 |
True | 0.8 |
True | 0.7 |
False | 0.65 |
False | 0.6 |
计算步骤:
-
累计统计:
- 阈值0.95:TP=1, FP=0 → P=1.0, R=0.2
- 阈值0.85:TP=1, FP=1 → P=0.5, R=0.2
- 阈值0.8:TP=2, FP=1 → P=0.67, R=0.4
- …(依次类推)
-
绘制P-R曲线并计算AP(采用插值法):
- 在COCO标准中,使用101个插值点计算面积
- 在VOC标准中,使用11点插值法
重要说明:
-
IoU阈值设定:
- mAP@0.5:IoU阈值为0.5
- mAP@0.5:0.95:IoU从0.5到0.95,步长0.05的平均值
-
不同数据集的差异:
- COCO mAP:使用80个类别,101点插值
- VOC mAP:使用20个类别,11点插值
典型值范围:
- 优秀模型:COCO mAP@0.5:0.95约50+
- 基准模型:YOLOv5s约37.4
- 经典模型:Faster R-CNN约42.0
总结:
mAP是评估模型性能的核心指标。实际应用中需要注意:
- 对比模型性能时需确保使用相同的mAP计算标准
- 不同检测任务(行人检测、车辆检测等)的典型mAP值差异较大
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