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设想一下，你是一名私家侦探，接到一项神秘的工作，须要在一群人中找出一个罪犯。你必须仔细观察每个人的特色，比方身高、体型、发型、服装等等，从而辨认出指标。
这听起来仿佛很简略，然而当人群中人头攒动、各种因素烦扰时，你会发现自己很难进行精确的辨认。指标检测工作也是如此。
只不过，咱们的“人群”是一张张简单的图像，而咱们要寻找的指标则是各种各样的物体。这时，均匀精度（mAP）就像是咱们的“神奇指南”，能够帮忙咱们从横七竖八的图像中，精确地找到指标。
提到 mAP，不得不介绍一个名词——精度（AP），想得到 mAP，需先确定 AP 值。
AP 的计算原理是将所有物体依照置信度从高到低排列，而后一一计算它们的准确率和召回率，最终得出的相应值，该比值能够反映出指标检测算法的整体性能和准确度。
如果一个算法的 AP 很高，意味着它在指标检测工作中表现出色，能够失去更好的成果。
当然，AP 并不是万能的。它仅仅是指标检测中的一项指标，还须要和其余指标一起综合思考，能力真正地评估一个指标检测算法的性能。
上面，本文将围绕 AP 概念，简要介绍常见的模型评估语。
一．什么是 AP、mAP？
1. 相干概念
AP 值的计算须要一系列指标做铺垫，其中波及的名词如下：
（1）IOU：IOU 是一个比值，是预测框与理论框的相交局部与两者全副面积的比值；
（2）TP：被正确地划分为正例的个数，即理论为正例且被分类器划分为正例的实例数；
（3）FP：被谬误地划分为正例的个数，即理论为负例但被分类器划分为正例的实例数；
（4）FN：被谬误地划分为负例的个数，即理论为正例但被分类器划分为负例的实例数；
（5）TN：被正确地划分为负例的个数，即理论为负例且被分类器划分为负例的实例数。
2. 计算公式
指标检测工作中，须要两个指标掂量模型的 AP 值，即准确率（P）与召回率（R）。
TP 与 FP 的分类规范为 IOU，P 与 R 的分类规范为置信度。
准确率的计算公式为 precision = TP/（TP+FP），即模型给出的所有正样本中，正确预测的后果所占比例。召回率的计算公式为 recal=TP / (TP + FN)，即模型给出的所有预测后果中，正确预测的后果所占比例。
3. P- R 曲线
P- R 曲线是所有 precision-recall 点连成的曲线，用于计算 AP 值。通常来讲，P 在纵轴，R 在横轴，P 值越高，R 值越低。
AP 是 PR 曲线下的面积，它是精度和召回率的函数，取值范畴在 0 到 1 之间。AP 越高，代表模型越好。如果 PR 曲线下的面积为 1，则代表模型的性能最佳。
失去 AP 值后，mAP 的计算就变得很简略了，就是取所有 AP 的平均值。
二．为什么抉择 mAP？
在解释这点之前，先来剖析下指标检测的个性。
- 指标检测问题
指标检测工作是对图像中的指标地位物体进行分类，是计算机视觉畛域的核心技术之一。
该技术通常是在一组固定类上训练，所以模型只能定位和分类图像中已有的类别，这正是其绝对不同且乏味的中央。
模型不仅要辨认物体，也要精准的找到物体地位。举个例子，即便你的指标检测器检测到一张图片中有猫，然而如果你找不到这只猫在图片中的具体位置，那么这个检测器便没有任何用途。
对整个工作来说，每张图片都可能蕴含不同类别的不同指标。因而，准确率，这个图像分类问题中罕用的规范评估度量，并不能间接用在这里，须要 mAP 作为指标检测算法模型的重要掂量指标。
mAP 的用途
mAP 作为预测指标地位及类别类算法的性能度量指标，对评估指标定位模型、指标检测模型以及实例宰割模型十分有用。
如上文所述，IOU 是预测边界框和参考边界框的交加和并集之间的比率，利用这个比值，能够通晓每个检测后果的正确性。
将 IOU 与阈值进行比拟，最罕用的阈值是 0.5，如果 IoU > 0.5，那么认为这是一个正确检测，否则认为这是一谬误的检测。
以此类推，计算出所有检测框的 IOU 值，求解其 P 与 R，最终得出 mAP 值，利用这些均匀精度值，便能够轻松地判断模型对任何给定类别的性能。
三．影响 mAP 值的因素剖析与探讨
如果说 AP 掂量的是训练好的模型在每个类别上的好坏，那么 mAP 掂量的则是模型在所有类别上的好坏。
1. mAP 对模型品质的影响
mAP 不仅在指标检测工作中扮演着重要的角色，同时也会对模型的整体体现产生深远影响，例如模型的准确性、稳定性、普适性与优化等方面的影响。
1）模型的准确性：较高的 mAP 意味着模型可能更精确地检测出指标物体，进步了模型的准确性。
2）模型的稳定性：较高的 mAP 可能帮忙评估模型在不同场景和数据集下的稳定性，从而进步模型的泛化能力和鲁棒性。
3）模型的普适性：一些高精度要求的场景，如主动驾驶，须要更高的 mAP 来保障安全性。而在一些绝对低要求的场景，如智能安防，mAP 能够适度升高，以换取更高的实时性和效率。
4）模型的优化：mAP 也是测验模型性能的重要指标之一，通过对 mAP 的监控和剖析，能够发现模型的不足之处，针对性地进行模型优化和改良。那么，mAP 值的决定因素有哪些？
- mAP 值受哪些因素管制？
mAP 值是评估指标检测算法性能的重要指标之一，它能够受到多个因素的影响。以下是常见的六种影响因素：
1）指标类别数量：指标类别数量对 mAP 值有着显著影响，当数量较少时，模型通常能够取得较高的 mAP 值，而当数量减少时，模型的 mAP 值可能会升高。
2）指标大小：较小的指标通常更难以被精确检测，因而模型在解决小指标时会呈现性能降落的状况，从而导致 mAP 值的降落。
3）指标遮挡水平：指标被其余物体遮挡的水平也会影响 mAP 值的大小。如果指标被遮挡的水平较大，模型就更难以精确地检测出指标。
4）数据集品质：数据集对模型的训练和测试有着重要影响，如果数据集的品质和多样性较差，会间接影响模型的泛化能力和检测准确性，导致 mAP 值降落。
5）模型构造与参数：模型构造和参数设置也会影响 mAP 值，如果模型构造不合理或参数设置不当，便会影响模型的检测性能，从而影响 mAP 值的大小。
6）检测阈值：在指标检测中，设置检测阈值能够调整模型的召回率和准确率，从而影响的 mAP 值的变动。以上五点，便是影响 mAP 的常见因素，在建设模型时需着重留神这些因素，以进步模型的预测准确性。
总结
把握评估机器学习模型的能力与把握训练模型一样重要。本文次要论述了 mAP 对指标检测算法性能检测的重要性，作为指标检测的罕用评估指标，mAP 能够掂量不同阈值下的模型性能体现、帮忙调整模型参数、优化模型体现等。
不仅如此，mAP 的计算方法难度适中，易于了解和应用。因而，在进行指标检测算法性能评估时，应尽可能地进步对 mAP 的了解和利用能力，以便更好地评估模型性能，进一步提高模型的精度和实用性。
