如何正确理解mAP、精度、召回率等概念
mAP（Mean Average Precision）即平均精度均值，是目标检测任务中广泛使用的一个重要评估指标，用于衡量模型在检测不同类别目标时的整体性能，下面为你详细介绍：
精度（Precision）和召回率（Recall）
在理解 mAP 之前，需要先了解精度和召回率这两个基本概念。
- 精度：指的是模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。在目标检测中，就是检测出的所有目标框中，真正正确检测到目标的比例。计算公式为
，其中（True Positives）表示真正例，即模型正确检测到的目标数量；
- （False Positives）表示假正例，即模型错误检测出的目标数量。
- 召回率：指的是实际为正例的样本中，被模型预测为正例的比例。在目标检测里，就是所有真实目标中，被模型成功检测到的比例。计算公式为
- ，其中
- （False Negatives）表示假反例，即模型漏检的目标数量。
平均精度（Average Precision，AP）
平均精度是针对单个类别的评估指标。它通过计算在不同召回率水平下的精度，并对这些精度值进行平均得到。具体步骤如下：
- 首先，模型会对测试集中的所有图像进行检测，得到每个检测框的置信度分数。
- 按照置信度分数从高到低对检测框进行排序。
- 依次选取不同的置信度阈值，计算对应的精度和召回率。
- 绘制精度 - 召回率曲线（P - R 曲线），曲线下的面积就是该类别的平均精度 AP。
平均精度均值（mAP）
在目标检测任务中，通常需要检测多个类别。mAP 就是对所有类别的平均精度求平均值，计算公式为
，其中是类别的数量，是第
个类别的平均精度。
mAP 数值的意义
- mAP 的值介于 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型的性能越好。在你的情况中，对微小物体的 mAP 只有不到 40%，说明模型在检测微小物体时的性能还有很大的提升空间，可能需要从数据增强、模型结构调整、超参数优化等方面进行改进。