Почему Mean Average Precision считается основной метрикой в оценке моделей обнаружения объектов?

Mean Average Precision (mAP) считается основной метрикой в оценке моделей обнаружения объектов по нескольким причинам:

• Сбалансированная оценка. www.geeksforgeeks.org mAP учитывает как точность (precision), так и отзыв (recall), что позволяет получить сбалансированное представление о производительности модели. www.geeksforgeeks.org
• Универсальность порогов. www.geeksforgeeks.org В отличие от метрик, которые зависят от конкретного порога, mAP оценивает производительность при различных порогах, что обеспечивает более комплексную оценку. www.geeksforgeeks.org
• Оценка локализации и классификации. www.geeksforgeeks.org mAP оценивает как точность обнаружения (локализации), так и классификацию, что важно для задач обнаружения объектов. www.geeksforgeeks.org
• Лёгкость понимания и интерпретации. encord.com mAP прост в понимании и интерпретации, а также относительно нечувствителен к количеству объектов на изображении. encord.com

Благодаря этим свойствам mAP стал стандартной метрикой для сравнения производительности различных моделей обнаружения объектов. www.ultralytics.com