متوسط الدقة المتوسطة (mAP)

متوسط الدقة المتوسطة (mAP) هو مقياس يستخدم على نطاق واسع لتقييم أداء نماذج اكتشاف الأجسام في الرؤية الحاسوبية. وهو يوفر قيمة واحدة تمثل دقة النموذج عبر جميع الفئات والعتبات، مما يجعله مقياسًا شاملاً لقدرة النموذج على تحديد وتحديد موقع الأجسام داخل الصورة أو الفيديو بشكل صحيح. وخلافًا للمقاييس الأبسط مثل الدقة، تأخذ mAP في الاعتبار كلاً من دقة النموذج واستدعائه، مما يوفر فهمًا أكثر دقة لفعاليته.

فهم متوسط الدقة المتوسطة

ولفهم برنامج mAP، من الضروري أولاً فهم مفهومي الدقة والاستدعاء. تقيس الدقة نسبة الكائنات التي تم تحديدها بشكل صحيح من بين جميع الكائنات التي تنبأ النموذج بأنها إيجابية. من ناحية أخرى، يقيس الاستدعاء نسبة الأجسام التي تم تحديدها بشكل صحيح من بين جميع الأجسام الإيجابية الفعلية في بيانات الحقيقة الأرضية. ويجمع مقياس mAP بين هذين المقياسين من خلال حساب متوسط الدقة عند مستويات مختلفة من الاستدعاء ثم حساب متوسط هذه القيم في جميع الفئات.

عملية الحساب

يتضمن حساب mAP عدة خطوات. أولاً، لكل فئة، يتم ترتيب تنبؤات النموذج حسب درجات الثقة الخاصة بها. بعد ذلك، يتم حساب الدقة والاستدعاء عند كل عتبة ثقة. يتم رسم منحنى الدقة والاستدعاء، ويتم حساب المساحة تحت هذا المنحنى، والمعروفة باسم متوسط الدقة (AP)، لكل فئة. وأخيرًا، يتم احتساب متوسط الدقة الاسترجاعية بأخذ متوسط قيم الدقة الاسترجاعية عبر جميع الفئات. تضمن هذه العملية أن يعكس المقياس أداء النموذج عبر مستويات مختلفة من الثقة ويأخذ في الحسبان المفاضلة بين الدقة والاستدعاء.

الملاءمة والتطبيقات

يُعد متوسط الدقة المتوسطة مهمًا بشكل خاص في المجالات التي يكون فيها الكشف الدقيق عن الأجسام أمرًا بالغ الأهمية. على سبيل المثال، في القيادة الذاتية، تشير الدرجة العالية لمتوسط الدقة المتوسطة إلى أن نظام الرؤية في السيارة يمكنه اكتشاف وتصنيف الأجسام مثل المشاة والمركبات الأخرى وإشارات المرور بشكل موثوق، وهو أمر بالغ الأهمية للملاحة الآمنة. وبالمثل، في التصوير الطبي، يمكن أن تساعد درجة mAP العالية لنموذج مدرب على اكتشاف الأورام أو غيرها من الحالات الشاذة أخصائيي الرعاية الصحية في إجراء تشخيصات دقيقة.

أمثلة من العالم الحقيقي

المركبات ذاتية القيادة

في سياق السيارات ذاتية القيادة، تُستخدم نماذج الكشف عن الأجسام لتحديد الأجسام المختلفة على الطريق وتحديد مواقعها. ويضمن النموذج الذي يتمتع بدرجة عالية من MAP قدرة السيارة على اكتشاف الأجسام وتصنيفها بدقة في الوقت الفعلي، وهو أمر ضروري لاتخاذ قرارات القيادة المستنيرة وتجنب الاصطدامات. Ultralytics YOLO غالبًا ما يتم استخدام نماذج المعروفة بسرعتها ودقتها في مثل هذه التطبيقات، وغالبًا ما يتم تقييم أدائها باستخدام mAP. استكشف المزيد عن الذكاء الاصطناعي في حلول القيادة الذاتية.

تصوير الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية، تُستخدم نماذج الكشف عن الأجسام لتحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي. على سبيل المثال، يحتاج النموذج المُدرَّب على اكتشاف الأورام السرطانية إلى أن يكون لديه دقة عالية في تحديد الأجسام لضمان دقة عالية (تقليل النتائج الإيجابية الخاطئة) واستدعاء عالٍ (تقليل النتائج السلبية الخاطئة). ويساعد ذلك المهنيين الطبيين في التشخيص المبكر والدقيق، مما يؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى. Ultralytics YOLO يمكن استخدام لتطوير مثل هذه النماذج، ويمكن تقييم أدائها بدقة باستخدام mAP. تعرف على المزيد حول دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

التفريق بين mAP والمقاييس المماثلة

على الرغم من أن mAP مقياس شامل، إلا أنه من المهم تمييزه عن المقاييس الأخرى ذات الصلة. فالدقة، على سبيل المثال، تقيس ببساطة صحة تنبؤات النموذج بشكل عام ولكنها لا تأخذ في الحسبان التوازن بين الدقة والاستدعاء. التقاطع على الاتحاد (IoU) هو مقياس آخر ذو صلة يقيس التداخل بين المربع المحدود المتوقع والمربع المحدود الحقيقي لكائن واحد. في حين أن مقياس التقاطع على الاتحاد (IoU) مهم لتقييم دقة تحديد موقع الاكتشافات الفردية، فإن مقياس التقاطع على الاتحاد (mAP) يوفر تقييمًا أوسع لأداء الكشف الكلي للنموذج عبر كائنات وفئات متعددة. تعرف على المزيد حول مقاييس اكتشاف الكائنات.

التقنيات والأدوات

Ultralytics YOLO هو إطار عمل متطور للكشف عن الأجسام في الوقت الفعلي يستخدم بشكل متكرر مقياس mAP كمقياس تقييم رئيسي. يوفر إطار العمل أدوات وموارد للتدريب والتحقق من صحة نماذج اكتشاف الأجسام ونشرها، ويوفر مقاييس أداء مفصلة، بما في ذلك mAP، لمساعدة المستخدمين على تقييم نماذجهم وتحسينها. بالإضافة إلى ذلك، توفر منصات مثل Ultralytics HUB تكاملاً سلسًا لتدريب النماذج ونشرها، مما يسهل على الباحثين والممارسين الاستفادة من قدرات الكشف عن الكائنات المتقدمة. اقرأ المزيد عن اكتشاف الأجسام وتتبعها باستخدام Ultralytics YOLO . لإلقاء نظرة فاحصة على المصطلحات والتقنيات المتعلقة باكتشاف الأجسام، استكشف مسرد المصطلحاتUltralytics .