深度学习mAP

mAP，其中代表P（Precision）精确率。AP（Average precision）单类标签平均（各个召回率中最大精确率的平均数）的精确率，mAP(Mean Average Precision)所有类标签的平均精确率。

1.准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)

准确率(accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall)是信息检索，人工智能，和搜索引擎的设计中很重要的几个概念和指标。

准确率：预测标签与ground truth的正确率。

精确率：预测为正标签的样本中的准确率。Precision = TP / (TP + FP)

召回率：体现了预测为负样本中标签为正（正样本漏检）的程度。Recall =  TP/(TP + FN)

举例：先假定一个具体场景作为例子。假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人，目标是找出所有女生,某人挑选出50个人，其中20人是女生，另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了。

accuracy:分类正确的人占总人数的比例。他把其中70(20女+50男)人判定正确了,而总人数是100人，所以它的accuracy就是70 %。

当正负样本比例失调时，单纯的依靠准确率不靠谱。例如99个负样本，1个正样本，将样本全部判断为负即可达到99%的准确率。

其中TP代表正确（TURE）预测出正样本（POSITIVE）、FN代表错误（FALSE）预测成负样本（NEGTIVE）而真实标签为正样本。

通过这张表,我们可以很容易得到例子中这几个分类的值:TP=20,FP=30,FN=0,TN=50。

“精确率”与“召回率”虽然没有必然的关系（从上面公式中可以看到），然而在大规模数据集合中，这两个指标却是相互制约的。放宽“检索策略”时，往往也会伴随出现一些不相关的结果，从而使准确率受到影响。而希望去除检索结果中的不相关样本时，务必要将“检索策略”定的更加严格，这样也会使有一些相关的样本不再能被检索到，从而使召回率受到影响。

2.P-R曲线

用训练好的模型得到所有测试样本的confidence score，本例中某一类有20个测试样本。（每一类的P-R曲线、AP均单独计算）

对该类的confidence score排序，得到：

计算top-1到top-N（N是所有测试样本个数，本文中为20）对应的precision和recall，这两个标准的定义如下：

直观的理解就是，第一次我们排序后第一个样本的confidence作为划分正负样本的阈值，此时，只有第一个判断为正，其他均为负样本（因为其他样本的confidence均小于第一个样本的confidence），计算该阈值情况下的recall(1/1=1)和precision(1/1=1)；然后第二次将排序后第二个样本的confidence作为划分正负样本的阈值，依次类推到最后一个。显然随着阈值的降低，我们选定的样本越来也多，recall一定会越来越高，而precision整体上会呈下降趋势。把recall当成横坐标，precision当成纵坐标，即可得到常用的precision-recall曲线。这个例子的P-R曲线如下： 

3.AP计算

PASCAL VOC CHALLENGE自2010年后就换了新计算方法。新的计算方法假设这N个样本中有M个正例，那么我们会得到M个recall值（1/M, 2/M, …, M/M）,对于每个recall值r，我们可以计算出对应（r’ > r）的最大precision，然后对这M个precision值取平均即得到最后的AP值。计算方法如下：​ 

相应的Precision-Recall曲线中被用于计算AP的部分如下（每一个recall的节点都取precision的最大值连接起来）： 

4.mAP

AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏，mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏，得到AP后mAP的计算就变得很简单了，就是取所有AP的平均值。

参考文献：https://blog.csdn.net/hust_lmj/article/details/79052559