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mAP - mean Average Precision
실제 Object가 Deteced된 재현율(recall)의 변화에 따른 정밀도(precision) 값을 평균한 성능 수치

정밀도

• 정밀도는 예측을 Positive로 한 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율 (예측이 기준)
  -> 검출 예측을 했는데 그것이 실제 값과 같으면 정밀도가 높은 것!

재현율

• 실제 Object들을 빠트리지 않고 얼마나 잘 검출 예측하느냐에 대한 비율

TP,FP, FN (뒤에서부터 읽으면 됨)

• TP : Positive로 예상했는데 그것이 True인 것
• FP : Positive로 예상했는데 그것이 False인 것 -> 다른 것으로 잘못 예측, IOU가 기준 미달, 겹치는 것이 없음
• FN : 실제 객체를 False로 예측

정밀도 : TP / (TP + FP)
재현율 : TP / (TP + FN)

-> 재현율은 암 진단과 같이 발견되지 않으면 안되는 분야에서 아주 중요하다.
-> 정밀도는 스팸메일 분류와 같이 잘못 예측하면 안되는 분야에 아주 중요하다.

AP는 한 개의 Object에 대한 성능 수치를 나타낸 것이며,
여러 Object들의 AP를 평균한 값이 mAP입니다.