İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

mAP Ne Demek?

İngilizce: Mean Average Precision

Yayın: · Son güncelleme:

mAP Ne Demek? Kısaca

mAP (mean Average Precision, ortalama kesinlik ortalaması), her sınıf ya da sorgu için hesaplanan ortalama kesinlik (AP) değerlerinin ortalamasıdır. Özellikle nesne tespiti ve arama sistemlerinde modelin hem doğru bulma hem doğru sıralama başarısını tek sayıyla özetler.

mAP nedir?
İçindekiler
  1. mAP ne demek?
  2. Nesne tespitinde mAP nedir?
  3. Nelere dikkat etmeli?

mAP, bilgisayarlı görü ve bilgi erişimi alanlarında en sık raporlanan başarı ölçütlerinden biridir. Nesne tespiti modellerinin karşılaştırılmasında neredeyse standart hâline gelmiştir.

mAP ne demek?

Adı iki katmanlı bir ortalamayı anlatır:

  1. AP (Average Precision): Tek bir sınıf için, model tahminleri güven skoruna göre sıralanır ve kesinlik-duyarlılık eğrisi çıkarılır. Bu eğrinin altındaki alan AP'dir.
  2. mAP: Tüm sınıfların AP değerlerinin aritmetik ortalamasıdır.

Değer 0 ile 1 (ya da %0 ile %100) arasındadır; yüksek olması daha iyidir.

Nesne tespitinde mAP nedir?

Nesne tespiti modelleri bir görüntüde nesnenin sınıfını ve konumunu (kutu) tahmin eder. Bir tahminin "doğru" sayılması için kutunun gerçek kutuyla örtüşmesi belirli bir eşiği aşmalıdır. Bu örtüşme IoU (kesişim/birleşim oranı) ile ölçülür.

  • mAP@0.5: IoU eşiği 0,5 alınarak hesaplanır.
  • mAP@[0.5:0.95]: 0,5'ten 0,95'e kadar birden çok eşikte hesaplanıp ortalanır; daha katı bir ölçüttür ve bazı yaygın veri setlerinde birincil metriktir.

Varsayımsal bir örnek: Model "araba" sınıfında AP = 0,80, "yaya" sınıfında AP = 0,60, "bisiklet" sınıfında AP = 0,70 alıyorsa mAP = (0,80 + 0,60 + 0,70) / 3 = 0,70 olur.

Nelere dikkat etmeli?

  • Farklı çalışmalardaki mAP değerlerini karşılaştırmadan önce hangi IoU eşiğinin ve hangi hesaplama yönteminin kullanıldığına bak.
  • mAP sınıfları eşit ağırlıklandırır; nadir bir sınıftaki zayıf performans ortalamayı belirgin biçimde düşürebilir.
  • Arama ve öneri sistemlerinde mAP, sorgu başına AP'lerin ortalaması olarak hesaplanır; mantık aynı, bağlam farklıdır.

Sıkça Sorulan Sorular

mAP nedir, AP ile farkı ne?

AP tek bir sınıf ya da sorgu için kesinlik-duyarlılık eğrisinin özetidir. mAP ise bu AP değerlerinin tüm sınıflar veya sorgular üzerinden alınan ortalamasıdır.

mAP@0.5 ile mAP@0.5:0.95 arasındaki fark nedir?

mAP@0.5 yalnızca IoU 0,5 eşiğinde hesaplanır ve kutunun kabaca doğru yerde olmasını yeterli sayar. mAP@0.5:0.95 birden çok eşiğin ortalamasıdır ve konumun daha hassas tahmin edilmesini ödüllendirir.

İlgili terimler

Nesne Tespiti(Object Detection)Nesne tespiti (object detection), bir görüntü ya da videodaki nesnelerin ne olduğunu sınıflandıran ve her birinin konumunu bir sınırlayıcı kutu ile belirleyen bilgisayarlı görü görevidir.IoU(Intersection over Union)IoU (Intersection over Union), nesne tespiti ve görüntü bölütlemede modelin tahmin ettiği alan ile gerçek alanın ne kadar örtüştüğünü, iki alanın kesişiminin birleşimine oranı olarak ölçen ve 0 ile 1 arasında değer alan bir ölçüttür.Kesinlik(Precision)Makine öğrenmesinde kesinlik (precision), modelin pozitif olarak işaretlediği örnekler içinde gerçekten pozitif olanların oranıdır; doğru pozitif sayısının, doğru pozitif ile yanlış pozitif toplamına bölünmesiyle hesaplanır.YOLOYOLO (You Only Look Once, yalnızca bir kez bak), bir görüntüdeki nesnelerin konumunu ve türünü tek bir sinir ağı geçişiyle tahmin eden nesne tespit yöntemidir. Hızlı olduğu için video gibi gerçek zamanlı uygulamalarda yaygın kullanılır.Bilgisayarlı Görü(Computer Vision)Bilgisayarlı görü, bilgisayarların fotoğraf ve videolardan anlamlı bilgi çıkarmasını, yani nesneleri, yüzleri, yazıları ve sahneleri tanıyıp yorumlamasını sağlayan yapay zekâ alanıdır.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.