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导读】近日，机器学习工程师Tarang
Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领域最常用的度量指标——均值平均精度（mAP），并图解了给定边界框的正确性的度量标准IoU
– 交并比。通过阅读本文，你将掌握机器学习模型，特别是目标检测领域的各种度量指标，这有助于在科研和项目中衡量你的模型。专知内容组编辑整理。
What is mAP ? Understanding the statistic of choice for comparing Object
Detection models
对于使用机器学习解决的大多数常见问题，通常有多种可用的模型。每种模型都有自己的特点，会根据各种因素表现不同。
在数据集上判断模型的性能，通常称为“验证/测试”数据集 。这种性能是使用各种统计数据 -
准确度，精确度，召回率等来衡量的。选择的性能度量通常是针对您的特定应用和使用情况来定。而对于每个应用程序来说，找到可用于客观比较模型的度量标准至关重要。
在本文中，我们将讨论用于目标检测问题的最常用的度量指标 - 均值平均精度，即mAP。（对每个类的AP再求平均）
大多数时候，这些指标很容易理解和计算。例如，在二元分类中，精确度和召回率是一个简单直观的统计量。
目标检测另一方面是一个相当不同的...有趣的问题。
即使您的物体检测器在图像中检测到猫，但如果您无法找到它所在的图像中的哪个位置，它也是无用的。
由于您预测了图像中目标的发生 和位置 ，因此我们如何计算这个度量值是非常有趣的。
首先，让我们定义目标检测问题。
▌目标检测问题
“目标检测问题”是指：
给定一个图像，找到其中的目标，找到他们的位置和并且对目标进行分类。
目标检测模型通常是在一组固定的类上进行训练的，所以模型只能定位和分类图像中的那些类。
此外，目标的位置通常是边界矩形的形式。所以，目标检测涉及图像中目标的位置信息和对目标进行分类。
图1 图像处理几个经典问题示意图
如下所述，均值平均精度（Mean Average Precision），特别适用于我们预测目标与类的位置的算法。 因此，从图1
中，我们可以看出它对于评估模型定位性能，目标检测模型性能和分割模型性能是有用的。
▌评估目标检测模型
为什么选择mAP？
目标检测问题中的每个图像都可能具有不同类别的不同目标。 如前所述，模型的分类和定位都需要进行评估。
因此，在图像分类问题中使用的精度的标准度量不能直接应用于此。 这就是mAP（均值平均精确度）出现的地方。 我希望在这篇文章的最后，你将能够理解它的含义和意义。
关于Ground Truth
对于任何算法，度量总是与数据的真实值（Ground Truth）进行比较。 我们只知道训练，验证和测试数据集的Ground Truth信息。
对于物体检测问题，Ground Truth包括图像，图像中目标的类别以及该图像中每个目标的边界框。
一个例子：
图显示实际人手工标注的ground truth
我们给了一个真实的图像（JPG，PNG等）和其他标注信息作为文本（边界框坐标（X，Y
，宽度和高度）和类），其中上图的红色框和文本标签仅仅是为了更好地理解，手工标注可视化显示。
所以对于这个特定的例子，我们的模型在训练中得到的是这个
和3组数字定义的ground truth （让我们假设这个图像是1000x800px，所有这些坐标都是构建在像素层面上的）
现在，让我们看看如何计算mAP。
我将在另一篇文章中介绍各种目标检测算法，方法和性能。 现在，让我们假设我们有一个已经训练好的模型，我们正在验证集上评估它的结果。
▌计算mAP（Calculating the mAP）
假设原始图像和真实的标注信息（ ground truth）如上所述。 训练和验证数据以相同的方式都进行了标注。
该模型将返回大量的预测，但是在这些模型中，其中大多数都具有非常低的置信度分数，因此我们只考虑高于某个置信度分数的预测信息。
我们通过我们的模型运行原始图像，在置信阈值确定之后，下图是目标检测算法返回的带有边框的图像区域（bounding boxes）。
现在，由于我们人类就是目标检测的专家，所以我们可以说上面这些检测区域是正确的。 但是我们如何在实际中量化呢？
我们首先需要知道每个检测的正确性。 告诉我们一个给定的边界框的正确性的度量标准是IoU – 交并比（检测评价函数）， 这是一个非常简单的视觉量。
有人会说这个名词可以意会，但是我们需要更好的解释。 我将以简短的方式解释IoU，对于那些真正想要详细解释的人，Adrian
Rosebrock有一篇很好的文章，你可以参考。
https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/
IoU
交并比是预测的框和真实ground truth的框的交集和并集之间的比例。 这个数据也被称为Jaccard指数，并于20世纪初由Paul Jaccard
首次发表。
为了得到交集和并集值，我们首先将预测框叠加在ground truth实际框的上面。 （见图）
现在对于每个类，与预测框和真实框重叠的区域是交集区域，并且两者的总面积是并集框。
图是马的一个IoU示意图
在上面的目标马的交集和联合看起来是这样的，
图上两者的交集蛮大的
交集包括重叠区域（青色区域），并集包括橙色和青色区域。
IoU将会像这样计算
识别正确的检测和计算精度
使用IoU，我们现在必须确定检测是否正确。 最常用的阈值是0.5 - 如果IoU> 0.5，则认为是真实的检测（true detection
），否则认为是错误的检测（false detection）。
我们现在计算模型得到的每个检测框（置信度阈值后）的IoU值。 使用这个值和我们的IoU阈值（比如0.5）比较，我们计算图像中每个类的正确检测次数（A）。
现在，对于每个图像，我们都有ground truth的数据（即知道每一张图像的真实目标信息），它告诉我们该图像中给定类别的实际目标（B）的数量。
而且我们已经计算了正确预测的数量（A）（True possitive）。 因此，我们现在可以使用这个公式来计算该类模型的精度（A / B）。
公式是给定一张图像的类别C的Precision = 图像的正确预测（True Positives）的数量除以在图像上这一类的总的目标数量。
对于给定的类，我们能够为验证集中的每张图像计算此值。 假设我们在验证集中有100个图像，并且我们知道每个图像都有其中的所有类（基于ground truth）。
现在我们将有100个精度值（每个图像1个值）。 让我们取这100个值的平均值。 这个平均值被称为该类的平均精度。
一个类C的平均精度= 在验证集上所有图像对于类C的精度值的和 / 有类C这个目标的所有图像的数量
现在，我们整个集合中有20个类。 对于每个类别，我们都会遵循相同的方法来计算IoU - >精度 - >平均精度。 所以我们现在有20个不同的平均精度值。
使用这些平均精度的值，我们可以轻松地判断任何给定类别的模型的性能。
为了用一个单一的数字来表示一个模型的表现（一个度量来统一它们），我们取所有类的平均精度值的平均值。 这个新的价值，是我们的均值平均精度 - MAP！
（非常有创意地命名，我必须说）
MAP =所有类别的平均精度求和除以所有类别
所以，均值的平均精度就是数据集中所有类的平均精度的平均值。
当我们比较MAP值时要记住一些重要的点
*
MAP总是在固定数据集上计算。
*
它不作为量化模型输出的绝对度量，但它是一个相当好的相对度量。当我们在流行的公共数据集上计算这个度量时，这个度量可以很容易地用来比较不同目标检测方法。
*
根据训练数据中类的分布情况，平均精确度值可能会因某些类别（具有良好的训练数据）而非常高（对于具有较少/较差数据的类别）而言非常低。所以你的MAP可能是适中的，
但是你的模型可能对某些类非常好，对某些类非常不好。因此，建议在分析模型结果的同时查看各个类的平均精度。这些值也可以作为我们是不是需要添加更多训练样本的一个依据。
原文载于：
http://tarangshah.com/blog/2018-01-27/what-is-map-understanding-the-statistic-of-choice-for-comparing-object-det
ection-models/
参考链接：
https://towardsdatascience.com/what-is-map-understanding-the-statistic-of-choice-for-comparing-object-detection-models-1ea4f67a9dbd
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