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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Yolo V5로 COCO형태의 BCCD 데이터 Train 실습 - Dataset yaml 적용 후 Train과 Inference 수행

mAP 0.5와 mAP 0.5-0.95의 차이

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mAP의 측정 기준 중

mAP0.5와 mAP 0.5-0.95는 무엇을 의미하나요?

보니까 IoU를 0.5에서 0.95까지 0.05씩 올려가면서 측정한 평균 mAP라는데, 이것이 무엇을 의미하는 지 자세히 모르겠습니다

답변 2

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

IOU를 0.5로 설정하여 모델 성능을 평가할 경우 원래 Ground true Box와 절반 이상만 겹치는 예측을 하면 맞는 걸로 평가합니다. 즉 절반만 겹치던, 완전히 동일하게 겹치던 모두 다 맞는 걸로 인정하기 때문에 상대적으로 성능이 떨어지는 모델의 평가가 제대로 평가되지 않을 수 있습니다.

예전에 Pascal VOC Contest할 때는 이 정도 수준에서 맞는 걸로 평가했습니다만, Coco Contest에서는 평가 기준을 바꿔 버립니다.

IOU가 0.5 부터 시작해서 보다 엄격한 기준을 적용해 가면서 평가합니다.

IOU가 0.95 정도 되면 거의 Ground Trueth Box와 거의 동일한 수준으로 예측해야 합니다. 이 경우는 상대적으로 IOU가 0.5 일때 보다 모델 성능 평가가 떨어지게 됩니다.

이처럼 IOU를 0.5 부터 조금씩 증가 시켜서 모델 성능 평가를 하는 방식으로 보다 엄격한 모델 성능 평가가 가능합니다.

감사합니다.

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질문자

감사합니다! 이해 되었습니다

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