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

• Сбалансированная оценка. 3 mAP учитывает как точность, так и отзыв, обеспечивая сбалансированную оценку производительности модели. 3
• Независимость от порогового значения. 3 В отличие от показателей, которые зависят от определённого порогового значения, mAP оценивает производительность по различным пороговым значениям, предлагая более комплексную оценку. 3
• Оценка локализации и классификации. 3 mAP оценивает как точность обнаружения (локализации), так и точность классификации, что важно для таких задач, как обнаружение объектов. 3
• Важность в реальных задачах. 2 Например, в автономных системах важно точно обнаруживать пешеходов или дорожные знаки. 2 В медицине модели на основе mAP используют для обнаружения аномалий, таких как опухоли. 2

Более высокий показатель mAP обычно указывает на более надёжную и прочную модель обнаружения объектов. 1