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mAP是目标检测任务最重要的评价指标。 mAP 是mean average precosion的缩写#xff0c;mean 和 average都是平均的意思#xff0c; 所以这个指标的计算涉及到2次平均。 mean是对所有类别的平均#xff0c; 比如VOC 数据有20个类#xff0c; 每个类别分别计算APmean 和 average都是平均的意思 所以这个指标的计算涉及到2次平均。 mean是对所有类别的平均 比如VOC 数据有20个类 每个类别分别计算AP 再对20个AP计算平均。 那AP中的average是对什么平均呢这个平均是指对P-R曲线进行积分计算。
那么什么是P-R曲线呢P-R是指Precion and Recall, 即准确率和召回率。 为什么需要这2个指标一起才能衡量检测效果呢 其实非常容易理解 目标检测任务中 我们希望准确率越高越好 召回率也是越高越好 但这两者实际上矛盾的。 想要检测的准确 少出错那么漏掉的目标必然就会多想要不漏掉目标 那么就要检测出更多的目标出错的可能性必然更高。 理想情况下 准确率和召回率都是1 即一个不漏 一个不错 但这是几乎不可能达到的。因此 采用P-R 曲线下面积积分 就能综合反应这2个指标。
1 计算方式
那这个指标具体是怎么计算的呢 首先我们只关注其中一个类别 忽略其他类别。 比如对某个类别 我们检测出了100个目标 而gt是80个。 我们把这100个检测框按置信度从大到小进行排序 然后从第一个开始与gt进行匹配 计算Precision值和Recall值。 最终就得到100个P-R值得到P-R曲线。 按理说到这一步 已经可以计算出AP值了。但是在VOC和COCO的计算指标里 对这里其实还做了一些其他处理。
1.1 VOC 的计算方式
在VOC 2007及以前 会在P-R曲线上采样11个点进行计算 这11个点是Recall 从0到1 间隔0.1 这11个点通过插值的方式得到。 但是只采样11个点 计算精度较低 一些小的差别就区分不出来了。 所以从VOC 2008开始 就不再采用11点采样方式了 而是用所有点采用最大值平滑的方式进行处理。
1.2 COCO计算方式
COCO的AP计算是采用采样的方式 只不过采样点数更多 是采样101个点 Recall从0到1 每隔0.01采样一个 通过插值方式得到采样值。 另外COCO在不同的IOU下都计算了P-R值VOC固定的取IOU0.5 COCO的IOU从0.5到0.95每隔0.05取一个。 因此AP是11个不同IOU下的均值。
同样的方式 可以得到所有类的AP 再把所有类的AP平均 就得到mAP了。
如果严格来说的话 COCO 的mAP可以叫做mmAP了 有三次平均。 但在论文中 我们看到的mAP指标直接叫做AP 其实不那么严谨 但也没有什么太大歧义这点要注意甄别。 我觉得直接这么简称是因为COCO 不单独关注某一个类类太多 有80个 也关注不过来 所以默认就是指所有类别。
COCO指标中 AP是指IOU从0.5到0.95的平均mAP A P 50 AP_{50} AP50是指IOU0.5时的mAP, A P 75 AP_{75} AP75是指IOU0.75时的mAP。
