平均精度 (mAP)

了解平均精度

要完全掌握 mAP，了解精确度和召回率的基本概念非常重要。精确度衡量的是模型正面预测的准确程度。在物体检测中，高精度意味着当你的模型说它发现了一个物体时，它很有可能是正确的。召回率则衡量模型找到所有实际正向实例的程度。高召回率意味着你的模型善于发现图像中存在的大部分物体，最大限度地减少遗漏的可能性。mAP 通过计算不同召回率水平的平均精确度来综合这两个指标。这样就能更全面地了解物体检测模型的性能，尤其是在置信度阈值不同的情况下。了解有关精度和召回率的更多信息，请访问维基百科。

计算过程

mAP 的计算包括几个步骤。首先，对于每个对象类别，根据模型预测的置信度得分进行排序。然后，在不同的置信度阈值下计算精确度和召回值，形成精确度-召回曲线。每个类别的平均精确度（Average Precision，AP）则根据该曲线下的面积计算得出。最后，通过对所有对象类别的 AP 值取平均值，得出 mAP。这一平均过程可确保指标反映出模型在不同对象类型和置信度水平下的整体检测性能。如需深入了解对象检测指标，请参阅Ultralytics 文档中的YOLO 性能指标指南。

相关性和应用

平均精度在精确物体检测至关重要的应用中尤为重要。例如，在自动驾驶汽车中，高 mAP 分数可确保汽车的视觉系统能够可靠地检测到行人、车辆和交通信号，这对安全至关重要。同样，在医学图像分析中，肿瘤检测模型的高 mAP 可以显著提高诊断准确性，帮助医疗专业人员进行早期和精确的疾病检测。这些应用凸显了为什么在评估物体检测模型时，mAP 比准确度等更简单的指标更受青睐。

真实案例

将 mAP 与类似指标区分开来

虽然 mAP 提供了全面的评估，但重要的是要将其与准确率和交集大于联合（IoU）等指标区分开来。准确度提供的是总体正确性得分，但不考虑精确度和召回率之间的平衡，而这在物体检测中至关重要。另一方面，IoU 衡量的是单个对象的预测边界框与地面实况边界框之间的重叠度，评估的是定位精度，而不是跨类别的整体检测性能。mAP 提供了一个更广阔的视角，它同时考虑了所有类别的分类和定位精度。

技术和工具

Ultralytics HUB和Ultralytics YOLO 模型广泛使用 mAP 作为关键性能指标。Ultralytics YOLOHUB 是最先进的对象检测框架，它提供了用于训练、验证和部署模型的工具，并将 mAP 作为性能评估的核心指标。Ultralytics HUB进一步简化了训练和部署模型的过程，使用户能够轻松监控 mAP 和其他指标，从而优化其人工智能解决方案。访问Ultralytics 词汇表，了解更多相关术语的定义。