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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:
  1. 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)
  2. 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
True0.95
False0.85
True0.8
True0.7
False0.65
False0.6

计算步骤:

  1. 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)
  2. 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:
  1. 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
  2. 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:

  1. 对比模型性能时需确保使用相同的mAP计算标准
  2. 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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