Mean Average Precision(mAP)
- 각 클래스 AP의 평균
mAP를 계산하기 위해 필요한 개념
- Precision & Recall
- PR Curve
- AP (Average Precision)
- IOU(Intersection Over Union)
Precision & Recall
PR Curve
- Confidence 기준으로 내림차순으로 정렬한다.
- 누적 TP와 FP를 계산한다.
- 누적된 TP와 FP를 통해 Precision과 Recall을 순차적으로 계산한다.
예시
| Category | Confidence | TP / FP | 누적 TP | 누적 FP | Precision | Recall | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8 | Plastic | 95% | TP | 1 | - | 1/1 = 1 | 1/10 = 0.1 |
| 9 | Plastic | 90% | TP | 2 | - | 2/2 = 1 | 2/10 = 0.2 |
| 7 | Plastic | 82% | FP | 2 | 1 | 2/3 = 0.66 | 2/10 = 0.2 |
| 6 | Plastic | 80% | TP | 3 | 1 | 3/4 = 0.75 | 3/10 = 0.3 |
| 1 | Plastic | 72% | TP | 4 | 1 | 4/5 = 0.8 | 4/10 = 0.4 |
| 10 | Plastic | 70% | FP | 4 | 2 | 4/6 = 0.66 | 4/10 = 0.4 |
| 5 | Plastic | 60% | TP | 5 | 2 | 5/7 = 0.71 | 5/10 = 0.5 |
| 3 | Plastic | 41% | FP | 5 | 3 | 5/8 = 0.63 | 5/10 = 0.5 |
| 6 | Plastic | 32% | FP | 5 | 4 | 5/9 = 0.56 | 5/10 = 0.5 |
| 4 | Plastic | 10% | TP | 6 | 4 | 6/10 = 0.60 | 6/10 = 0.6 |
PR Curve는 누적 TP와 FP를 이용하여 다음과 같이 그릴 수 있다.
다음과 같이 그래프를 변형하여 면적을 구해 AP를 구할 수 있다.
mAP
- mAP는 각 클래스의 AP를 구해 평균을 구하면 된다.
IOU
- Object Detection에서 TP와 FP를 판단하는 방법
- 특정 값을 threshold로 정해 IOU가 threshold 이상일 때 bounding box를 TP라고 판단할 수 있다.
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