mAP에 대해 질문드리려고 합니다.

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Object Detection 성능 평가 지표 mAP의 이해 02 - mAP 계산하기

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안녕하세요. 강의 너무 잘 듣고 있습니다.

그 전에 저 혼자 독학 할때는, mAP가 multi-class이다 보니,

class별 AP를 계산해서 average 취한 개념인줄 알았습니다.

CoCo나 다른 object detection할때 class별로 잘 인식하는 class가 있고 힘든 class가 있고 할 것 같은데요. (예로 imbalanced 문제를 들수도 있구요)

이렇게 class간 AP를 비교한다거나 하진 않나요?

답변 1

지식공유자

안녕하십니까,

강의를 잘 듣고 계시다니, 저도 기쁩니다.

좋은 생각입니다. 평균으로 구하는 것보다 세부적으로 클래스별 mAP를 구하면 더 상세한 성능 분석이 가능합니다.

다행히도 실습으로 사용하는 Ultralytics Yolo에서 세부 클래스별로 mAP를 제공합니다.

해당 내용은 Ultralytics Yolo 실습 - 01 섹션에서 Oxford Pet 데이터 Train 실습 - Dataset yaml 적용 후 Train 수행 강의 영상에서 실습한 실습 코드를 참조해 주십시요.

감사합니다.

질문자

네. 다음 강의을 더 들어야겠네요 ^^ 답변 감사합니다.

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