Fale sobre a métrica mAP (Precisão Média Média). O que significa mAP@0.5 e mAP@0.5:0.95?

mAP (Precisão Média Média) é uma métrica de qualidade para tarefas de deteção de objetos, que faz a média da precisão (precision) em todas as classes e em diferentes níveis de recall.

• A Precisão Média (AP) para uma única classe é a área sob a curva precisão-recall.
• mAP é o valor médio de AP em todas as classes.

mAP@0.5 significa que, para determinar uma correspondência correta (verdadeiro positivo), é usado um limiar de IoU (Interseção sobre União) igual a 0.5. Ou seja, a caixa prevista é considerada correta se o IoU com a caixa verdadeira for >= 0.5.

mAP@0.5:0.95 é uma métrica mais rigorosa e complexa, que faz a média do mAP em vários limiares de IoU: de 0.5 a 0.95 com passo de 0.05 (0.5, 0.55, 0.6, ..., 0.95). Isto permite avaliar a qualidade do modelo em diferentes níveis de precisão na localização de objetos.

Exemplo: mAP@0.5 pode ser maior, pois permite coincidências menos precisas, enquanto que mAP@0.5:0.95 costuma ser menor e reflete uma localização mais precisa dos objetos.