Основное отличие между метриками IoU и mAP при оценке результатов детекции объектов заключается в том, что они оценивают разные аспекты производительности модели. 12

IoU измеряет перекрытие между предсказанными и базовыми рамками истинности, указывая, насколько хорошо предсказанные рамки совпадают с реальными объектами. 1 Более высокое значение IoU означает лучшее соответствие, а более низкое указывает на меньшее перекрытие и потенциально менее точные прогнозы. 1

mAP вычисляет среднюю точность по нескольким классам и определяет общую производительность модели обнаружения объектов. 1 Высокие показатели mAP указывают на то, что модель эффективно балансирует между точностью и запоминанием, что важно для таких приложений, как автономное вождение и наблюдение. 2