Tensorflow Object Detection API 中的 mAP（平均精度）

Posted 2023-03-27

【中文标题】Tensorflow Object Detection API 中的 mAP（平均精度）

【英文标题】：mAP (Mean Average Precision) in Tensorflow Object Detection API

【发布时间】：2018-01-31 04:00:50

【问题描述】：

我在某处读到 tensorflow 对象检测 API 中显示的 mAP 指标与模型动物园中给出的 mAP 不同（其中 ssd inception v2 在 MSCoco 数据集上的 mAP 为 27）。在训练我自己的数据集时，我没有参考，因为 mAP 的图在 [0,1] 之间，而模型 zoo 的 mAP 高于 27。

问题 1. tensorflow Object Detection API中mAP =[0,1]的范围是什么？ 2. 在训练我们自己的数据集时，我们应该瞄准什么 mAP？

【参考方案1】：

平均平均精度 (mAP) 应始终在 [0,1] 范围内，因为计算 mAP 的管道是下一个：

计算每个类 p1,p2,..,pn 的精度（我们知道，精度在 [0,1] 范围内） 计算上一步的平均精度的平均精度mean(p1,p2,..,pn)

所以，证明mAP一定在[0,1]范围内

【讨论】：

对于物体检测，mAP计算是不同的。 1.计算精度 2.计算召回率 3.计算平均精度 4.mAP = mean(AP 1,AP 2..AP n)