《南溪的目标检测学习笔记》——目标检测的评价指标（mAP）

Posted 2021-10-19 songyuc

1 介绍

在本文中我们将介绍目标检测任务中的mAP~

2 COCO-mAP

在介绍mAP时，我们选择的是COCO-mAP，这是现在最为流行的指标；
关于COCO-mAP的形象解释，请参考视频《霹雳吧啦Wz ——目标检测mAP计算以及coco评价标准》
在具体介绍COCO-mAP的算法之前，我们先来对其概念进行一些引入性的解释，mAP其实上评价的是算法检测目标整体的性能，在评价整体性能时，我们能想到的最熟悉的指标就是PR值，这是最简单也是用的比较多的一种评价指标，那么mAP指的是PR吗？
答案是否定的，mAP不是PR值，但实际上，mAP可以看作是PR值的一种近似，它是模型在不同情况下的PR值的综合，也就是ROC曲线的面积；

2.1 ROC曲线的面积

这时，有人就要问了，为什么要用ROC曲线的面积，而不是之间使用PR值呢？
我们来看看下面的情况，以射击游戏为例：
Precision高，recall低 $\to$ 打得准，跑了几个，子弹没有用多少
Recall高，precision低 $\to$ 打中很多，但是不准，浪费许多子弹
那么这两个玩家，哪一个技术更好呢？
COCO认为，在不同任务中都可能有用，（比如：在子弹有限和子弹很多的情况下，可以设置不同的Top-K值，从而实现不同的策略效果）
（但是这个违反了“End-to-End”的判定原则，后期我们会对这点进行改进）
AP就是为了实现这一点而产生，这里的AP实际上就是对ROC曲线的一种离散近似；

2.2 mAP的计算

在学习COCO-mAP时，我们可以参考COCO官网关于这个部分的解释说明《COCO - Common Objects in Context - Detection Evaluation》
关于COCO-mAP的准确解释，请参考以下资料：

• 《详解object detection中的mAP》：详细解释了COCO-mAP的计算过程。
• 《霹雳吧啦Wz ——目标检测mAP计算以及coco评价标准》：视频讲解了COCO-mAP。
• 《COCO目标检测测评指标》：讲解了相关的原理和代码。

我们首先来看看AP的计算公式
$$AP=\frac{1}{k}\sum _{i=1}^k\left(r_i-r_{i-1}\right)\ast p_i$$

3 mPR（simcv使用的评价指标）