mAP (Ortalama Kesinlik) metriği hakkında bilgi verin. mAP@0.5 ve mAP@0.5:0.95 ne anlama geliyor?

mAP (Ortalama Ortalama Doğruluk) nesne tespiti görevleri için bir kalite metriğidir ve tüm sınıflar ve farklı geri çağırma seviyeleri (recall) boyunca doğruluğu (precision) ortalamaktadır.

• Bir sınıf için Ortalama Doğruluk (AP), precision-recall eğrisinin altındaki alandır.
• mAP, tüm sınıflar için AP’nin ortalamasıdır.

mAP@0.5, doğru eşleşmeyi (true positive) belirlemek için IoU (Kesişim ve Birlik) eşiğinin 0.5 kullanıldığı anlamına gelir. Yani, tahmin edilen kutu, gerçek kutu ile IoU >= 0.5 ise doğru kabul edilir.

mAP@0.5:0.95, daha katı ve karmaşık bir metriktir ve birkaç IoU eşiği üzerinde mAP’yi ortalamaktadır: 0.5’ten 0.95’e, 0.05 adımlarla (0.5, 0.55, 0.6, ..., 0.95). Bu, modelin farklı konumlandırma doğruluk seviyelerinde kalitesini değerlendirmeye olanak tanır.

Örnek: mAP@0.5 daha yüksek olabilir çünkü daha az kesin eşleşmelere izin verir, mAP@0.5:0.95 ise genellikle daha düşüktür ve nesnelerin daha doğru konumlandırılmasını yansıtır.