[AI] About mAP

오늘은 mAP에 대하여 알아보도록 하겠습니다.

mAP란 mean Average Precision의 약자로 컴퓨터 비전분야에서 인공지능 모델의 성능을 평가하는 지표로 사용됩니다.

		Real Result	Real Result
		True	False
Classification Result	TRUE	True Positive	False Positive
Classification Result	FALSE	False Negative	True Negative

• Precision = TP / TP + FP

• 인공지능 모델이 정답이라고 말한 것들중 실제로 정답인(TP) 비율

• Recall = TP / TP + FN
• 실제 정답들 중에서 정답이라고 검출한 비율

위의 Precision과 Recall을 그래프로 나타냈을 때의 면적을 AP라고 하는데 이는 P-R곡선 그래프 아래쪽의 면적으로 계산합니다. 이 값이 높을수록 모델의 성능이 좋다고 판단할 수 있습니다다.

모델에 존재하는 클래스가 여러개인 경우, 각 클래스별로 Average Precision 값이 나올 것이고, 이것을 모두 더한 뒤 클래스 수로 나눠 얻는 값을 mean Average Precision (mAP)라고 합니다.

• 참고 : 1, 2