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mAP(Mean Average Precision)환경구축 2023. 3. 19. 02:42
yolo를 학습하고 나면 아래같은 summary 결과가 나온다.
5 epochs completed in 0.108 hours. Optimizer stripped from runs/train/exp/weights/last.pt, 14.9MB Optimizer stripped from runs/train/exp/weights/best.pt, 14.9MB Validating runs/train/exp/weights/best.pt... Fusing layers... Model summary: 157 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.4 GFLOPs Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 100%|██████████| 4/4 [00:17<00:00, 4.50s/it] all 128 929 0.812 0.656 0.765 0.519 person 128 254 0.894 0.701 0.814 0.541 bicycle 128 6 1 0.476 0.723 0.477 car 128 46 0.694 0.435 0.569 0.247 motorcycle 128 5 1 0.976 0.995 0.708 airplane 128 6 0.956 1 0.995 0.772 bus 128 7 0.852 0.714 0.789 0.694 train 128 3 1 0.628 0.913 0.521 truck 128 12 0.667 0.417 0.542 0.306 boat 128 6 1 0.352 0.642 0.268
그래서 뭔가하니
P : precision 정확도
R : recall
mAP50 : 50% 겹친 정답
mAP50-95 : 평균낸것. 그래서 무조건 mAP50보다 좋을 수는 없다. 기준이 더 엄격한것임.
링크 건 이유 : mAP50 과 mAP50-95가 가지는 의미 해석
https://darkpgmr.tistory.com/179
링크 건 이유 : mAP에대한 기본적인 설명
위 사이트에 잘 정리해놔서 링크 해놓는다.
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