對于使用機器學(xué)習(xí)解決的大多數(shù)常見問題棘劣，通常有多種模型可用。每個人都有自己的怪癖楞遏，并根據(jù)各種因素表現(xiàn)不同茬暇。
每個模型都是通過其在數(shù)據(jù)集上的性能來判斷的，通常稱為“驗證/測試”數(shù)據(jù)集寡喝。這種性能是使用各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)來衡量的 - 準(zhǔn)確性糙俗，精確度，召回等预鬓。選擇的統(tǒng)計數(shù)據(jù)通常特定于您的特定應(yīng)用和用例臼节。對于每個應(yīng)用程序，找到可用于客觀地比較模型的度量標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要珊皿。
在本文中，我們將討論用于對象檢測問題的最常見的選擇度量 -?平均平均精度巨税，即mAP蟋定。
大多數(shù)情況下，指標(biāo)很容易理解和計算草添。例如驶兜，在二進制分類中，精度和召回用作簡單直觀的統(tǒng)計。
另一方面抄淑，對象檢測是一個相當(dāng)不同且有趣的問題屠凶。
即使您的物體探測器在圖像中檢測到貓，如果您無法找到圖像中的位置肆资，也無效矗愧。
既然你預(yù)測occurence?和?位置的圖像中的物體，這是相當(dāng)有趣的郑原，我們?nèi)绾斡嬎阍撝笜?biāo)唉韭。
首先，讓我們定義對象檢測問題犯犁，以便我們在同一頁面上属愤。
對象檢測問題
通過“物體檢測問題”這就是我的意思，
給定圖像酸役，找到其中的對象住诸，找到它們的位置并對它們進行分類。
對象檢測模型通常在一組固定的類上進行訓(xùn)練涣澡，因此模型只能定位和分類圖像中的那些類贱呐。
此外，對象的位置通常是邊界矩形的形式暑塑。
因此吼句，對象檢測涉及對象在圖像中的定位以及對該對象的分類。
評估對象檢測模型
為何選擇mAP逢捺？
對象檢測問題中的每個圖像都可以具有不同類的不同對象谁鳍。如前所述，需要評估模型的分類和本地化劫瞳。?
因此倘潜，圖像分類問題中使用的標(biāo)準(zhǔn)精度度量不能直接應(yīng)用于此。這是mAP（平均平均精度）進入圖片的地方志于。我希望在本文的最后涮因，您將能夠理解它的含義和代表。
關(guān)于地面真相
對于任何算法伺绽，總是與地面實況數(shù)據(jù)進行比較來評估度量养泡。我們只知道培訓(xùn)嗜湃，驗證和測試數(shù)據(jù)集的Ground Truth信息。
對于對象檢測問題澜掩，基本事實包括圖像购披，其中對象的類以及該圖像中每個對象**的真實邊界框。
一個例子
我們給出了實際圖像（jpg肩榕，png等）和其他注釋作為文本（邊界框坐標(biāo)（x刚陡，y，寬度和高度）和類）点把，紅色框和文本標(biāo)簽僅在此圖像上為我們繪制人類可視化橘荠。
因此，對于這個特定的例子郎逃，我們的模型在培訓(xùn)期間得到的是這個
3組數(shù)字定義了地面實況（假設(shè)這個圖像是1000x800px哥童，所有這些坐標(biāo)都以像素為單位，也近似）
讓我們親自動手褒翰，看看如何計算mAP贮懈。
我將在另一篇文章中介紹各種對象檢測算法，它們的方法和性能∮叛担現(xiàn)在朵你，假設(shè)我們有一個訓(xùn)練有素的模型，我們正在驗證集上評估其結(jié)果揣非。
計算mAP
讓我們說原始圖像和地面實況注釋就像我們在上面看到的那樣抡医。訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)以相同的方式注釋所有圖像。
該模型將返回大量預(yù)測早敬，但在這些預(yù)測中忌傻，其中大多數(shù)將具有非常低的置信度得分，因此我們僅考慮高于某個報告的置信度得分的預(yù)測搞监。
我們通過模型運行原始圖像水孩，這是在置信度閾值處理后對象檢測算法返回的，
帶邊框的圖像 -
現(xiàn)在琐驴，由于我們?nèi)祟愂菍＜椅矬w探測器俘种，我們可以說這些探測是正確的。但是我們?nèi)绾瘟炕兀?/p>
我們首先需要知道判斷每個檢測的正確性绝淡。告訴我們給定邊界框正確性的度量標(biāo)準(zhǔn)是 -?IoU?-?聯(lián)合交叉點宙刘。這是一個非常簡單的視覺量。
就單詞而言牢酵，有些人會說這個名字是自我解釋的荐类，但我們需要更好的解釋。我將以簡短的方式解釋IoU茁帽，對于那些真正需要詳細(xì)解釋的人玉罐，Adrian Rosebrock有一篇?非常好的文章?，你可以參考潘拨。
期票
Union上的交叉點是交叉點與預(yù)測框和地面實況框的并集之間的比率吊输。?該統(tǒng)計數(shù)據(jù)也稱為Jaccard指數(shù)，由Paul Jaccard于20世紀(jì)初首次出版铁追。
為了獲得交集和并集值季蚂，我們首先將預(yù)測框覆蓋在地面實況框上。（見圖）
現(xiàn)在琅束，對于每個類扭屁，與預(yù)測框和地面實況框重疊的區(qū)域是交叉區(qū)域，并且跨越的總區(qū)域是聯(lián)合涩禀。
