გთხოვთ, ისაუბროთ mAP (საშუალო სიზუსტე) მეტრიკაზე. რა ნიშნავს mAP@0.5 და mAP@0.5:0.95?

mAP (საშუალო საშუალო სიზუსტე) არის ხარისხის მექანიზმი ობიექტების გამოვლენის დავალებებისთვის, რომელიც საშუალოდ ითვლის სიზუსტეს (precision) ყველა კლასისთვის და სხვადასხვა recall დონეზე.

• ერთი კლასისთვის საშუალო სიზუსტე (AP) არის სივრცე precision-recall გრაფიკის ქვეშ.
• mAP არის ყველა კლასისთვის AP-ის საშუალო მნიშვნელობა.

mAP@0.5 ნიშნავს, რომ სწორი შესაბამისობის (true positive) განსაზღვრაში გამოიყენება IoU (შესხმა და ერთობლიობა) ზღვარი, რომელიც უდრის 0.5. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, წინასწარ განსაზღვრული ყუთი მიიჩნევა სწორად, თუ IoU-ი რეალურ ყუთთან >= 0.5:

mAP@0.5:0.95 არის უფრო მკაცრი და კომპლექსური მექანიზმი, რომელიც საშუალოდ ითვლის mAP-ს რამდენიმე IoU ზღვარზე: 0.5-დან 0.95-მდე, 0.05 ნაბიჯებით (0.5, 0.55, 0.6, ..., 0.95). ეს საშუალებას აძლევს შეფასდეს მოდელის ხარისხი სხვადასხვა სიზუსტის დონეზე ობიექტების განლაგებაში.

მაგალითი: mAP@0.5 შეიძლება იყოს მაღალი, რადგან ნაკლებად ზუსტი შესაბამისობები იძლევა ნებართვას, ხოლო mAP@0.5:0.95 ჩვეულებრივ დაბალია და ასახავს ობიექტების უფრო ზუსტ განლაგებას.