Parlez de la métrique mAP (Précision Moyenne Moyenne). Que signifie mAP@0.5 et mAP@0.5:0.95?

mAP (Précision Moyenne Moyenne) est une métrique de qualité pour les tâches de détection d’objets, qui moyenne la précision (precision) sur toutes les classes et à différents niveaux de rappel.

• La Précision Moyenne (AP) pour une seule classe est l’aire sous la courbe précision-rappel.
• mAP est la valeur moyenne de AP sur toutes les classes.

mAP@0.5 signifie que pour déterminer une correspondance correcte (vrai positif), un seuil IoU (Intersection sur Union) égal à 0.5 est utilisé. Autrement dit, la boîte prédite est considérée comme correcte si l’IoU avec la boîte réelle est >= 0.5.

mAP@0.5:0.95 est une métrique plus stricte et complexe, qui moyenne mAP sur plusieurs seuils IoU : de 0.5 à 0.95 par pas de 0.05 (0.5, 0.55, 0.6, ..., 0.95). Cela permet d’évaluer la qualité du modèle à différents degrés de précision de localisation des objets.

Exemple : mAP@0.5 peut être plus élevé, car il autorise des correspondances moins précises, tandis que mAP@0.5:0.95 est généralement plus faible et reflète une localisation plus précise des objets.