Почему метрика mean average precision считается оптимальной для оценки качества в задачах поиска объектов?

Метрика Mean Average Precision (mAP) считается оптимальной для оценки качества в задачах поиска объектов по нескольким причинам:

• Сбалансированная оценка. www.geeksforgeeks.org mAP учитывает как точность (precision), так и полноту (recall). www.ultralytics.com www.geeksforgeeks.org Эти две метрики часто имеют обратную зависимость: улучшение одной из них иногда может привести к снижению другой. www.ultralytics.com mAP даёт возможность оценить модель в разных точках этого компромисса. www.ultralytics.com
• Учёт различных порогов. www.geeksforgeeks.org В отличие от метрик, которые зависят от конкретного порога, mAP оценивает производительность при разных порогах, что обеспечивает более комплексную оценку. www.geeksforgeeks.org
• Учёт локализации и классификации. www.geeksforgeeks.org mAP оценивает как точность обнаружения (локализации), так и точность классификации, что важно для задач поиска объектов. www.geeksforgeeks.org
• Целостное представление о работе модели. www.ultralytics.com mAP одновременно учитывает и точность классификации, и точность локализации для всех классов, определённых в обучающих данных. www.ultralytics.com

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