Cuente sobre la métrica mAP (Precisión Promedio Media). ¿Qué significa mAP@0.5 y mAP@0.5:0.95?

mAP (Precisión Media Promedio) es una métrica de calidad para tareas de detección de objetos, que promedia la precisión (precision) en todas las clases y diferentes niveles de recall.

• La Precisión Promedio (AP) para una sola clase es el área bajo la curva precision-recall.
• mAP es el valor medio de AP en todas las clases.

mAP@0.5 significa que para determinar una coincidencia correcta (verdadero positivo) se usa un umbral de IoU (Intersección sobre Unión) igual a 0.5. Es decir, la caja predicha se considera correcta si el IoU con la caja verdadera es >= 0.5.

mAP@0.5:0.95 es una métrica más estricta y compleja, que promedia mAP en varios umbrales de IoU: desde 0.5 hasta 0.95 con un paso de 0.05 (0.5, 0.55, 0.6, ..., 0.95). Esto permite evaluar la calidad del modelo en diferentes niveles de precisión en la localización de objetos.

Ejemplo: mAP@0.5 puede ser mayor, ya que permite coincidencias menos precisas, mientras que mAP@0.5:0.95 suele ser menor y refleja una localización más precisa de los objetos.