MAP,中文名称为全类平均正确率,又称为全类平均精度。它用于衡量目标检测算法的性能。
一般而言,全类平均正确率是将所有类别检测的平均正确率(AP)进行综合加权平均而得到的。
在机器学习中的目标检测领域,MAP是十分重要的衡量指标。
除此之外,用于衡量目标检测算法性能的常用指标还有:
准确率 (Accuracy),
精确率(Precision),
召回率(Recall),
平均正确率(AP),
交并比(IOU)等等。
MAP,中文名称为全类平均正确率,又称为全类平均精度。它用于衡量目标检测算法的性能。
一般而言,全类平均正确率是将所有类别检测的平均正确率(AP)进行综合加权平均而得到的。
在机器学习中的目标检测领域,MAP是十分重要的衡量指标。
除此之外,用于衡量目标检测算法性能的常用指标还有:
准确率 (Accuracy),
精确率(Precision),
召回率(Recall),
平均正确率(AP),
交并比(IOU)等等。