mean Average Precision(mAP)

Object detection에서 논문에서 자주 언급되는 모델의 성능평가지표이다.

 

Precision / Recall

Precision (Precision = TP / TP + FP)

: 분류기의 성능평가지표로 사용하는 Precision-Recall 에서의 Precision과 같은 의미이다. 

인식기 (object-detector) 가 검출한 정보들 중에서 Ground-Truth 와 일치하는 비율을 의미한다.

모델이 정답이라고 답한것들(위 그림의 파란 박스) 중, 실제로 맞은(TP) 비율

 

Recall (Recall = TP / TP + FN)

: 실제 정답들(위 그림의 빨간 박스) 중에서 내가 정답이라고 말한 비율

 

definition

AP는 precision과 recall을 그래프로 나타냈을 때의 면적이다.

AP (Average Precision) 

: Recall value [0.0, 0.1, …, 1.0] 값들에 대응하는 Precision 값들의 Average 이다.

 

mAP (mean Average Precision) 

: 1개의 object당 1개의 AP 값을 구하고, 여러 object-detector 에 대해서 mean 값을 구한 것이 mAP 이다.

 

각 class마다 한 AP를 갖게 되는데 모든 class의 AP에 대해 평균값을 낸 것이 바로 mAP(mean AP)이다.

즉, 모든 class에 대하여 Precision/Recall의 값을 avg취한 것이라고 볼 수 있다.

 

References

better-today.tistory.com/3

artiiicy.tistory.com/25