Object Detection 성능평가 지표 mAP의 이해 02/ AP, mAP 계산하기

안녕하세요? 강사님!

또 질문을 드리네요~ ^^

Object Detection 성능평가 지표 mAP의 이해 02번 강의를 들었습니다.

AP를 구할 때 Confidence에 따른 Precision과 Recall변화를 구해서 AP계산한다고 이해했습니다.

[AP 계산]

1번. 한 개의 이미지에서 한 개의 오브젝트가 있다면 , 오브젝트에 대해서 confidence를 0.1 ~ 0.9까지 변경을 시켜가면서 Precision과 Recall 값을 구해서 AP를 계산합니다.

2번. 그리고 최종 모델의 성능은 1번에서 계산된 모든 AP에 대한 평균으로 산출합니다.

[mAP계산]

*. mAP는 object가 여러 개인 경우에 해당 합니다.

1번. 한 개의 이미지에서 여러 개의 object가 있다면 , 각 object에 대해서 confidence를 0.1 ~ 0.9까지 변경을 시켜가면서 Precision과 Recall 값을 구하고, 그 구한 AP에 대한 평균을 계산하면 mAP입니다.

2번. 그리고 최종 모델의 성능은 1번에서 계산된 모든 mAP에 대한 평균으로 산출합니다.

[coco challenge의 mAP]

그리고 coco challenge에서의 mAP는 confidence가 아닌 IOU값에 따른 mAP계산합니다.

제가 제대로 이해했는지요?

감사합니다.