Почему mean average precision считается ключевой метрикой в области компьютерного зрения?

Mean Average Precision (mAP) считается ключевой метрикой в области компьютерного зрения по нескольким причинам:

• Сбалансированная оценка. www.geeksforgeeks.org mAP учитывает как точность, так и отзыв, обеспечивая сбалансированную оценку производительности модели. www.geeksforgeeks.org
• Независимость от порогового значения. www.geeksforgeeks.org В отличие от показателей, которые зависят от определённого порогового значения, mAP оценивает производительность по различным пороговым значениям, предлагая более комплексную оценку. www.geeksforgeeks.org
• Оценка локализации и классификации. www.geeksforgeeks.org mAP оценивает как точность обнаружения (локализации), так и точность классификации, что важно для таких задач, как обнаружение объектов. www.geeksforgeeks.org
• Важность в реальных задачах. www.galileo.ai Например, в автономных системах важно точно обнаруживать пешеходов или дорожные знаки. www.galileo.ai В медицине модели на основе mAP используют для обнаружения аномалий, таких как опухоли. www.galileo.ai

Более высокий показатель mAP обычно указывает на более надёжную и прочную модель обнаружения объектов. www.ultralytics.com