【物体検出】mAP (mean Average Precision)とは? その目的と計算方法を解説します｜澁谷直樹 @ キカベン

【物体検出】mAP (mean Average Precision)とは? その目的と計算方法を解説します この記事で学ぶことYOLOやSSDなどの物体検出でのベンチマークとしてよく使われるmAPとは一体どんな目的を持った指標なのか、どうやって計算されているのかについて解説します。 物体検出では様々なクラス（犬、猫、車、人、などなど）の位置を予測します。 ざっくりとしたイメージで言うと、全てのクラスに対して良い精度を出しているかどうかを判断するための指標がmAPです。 mAPの計算の手順は、１つ１つのクラスに対してAP（Average Precision）を計算します。そして最後に、クラスごとに計算されたAPの平均を計算したものがmAPになります。 このAPの計算にはIoU、Precision、Recallといった概念が含まれます。この記事では、これらの解説から初めて、最終的にはCOCOで