物体検出の評価指標（APとmAP）
AP、mAPの計算方法のまとめです。
Precision, Recallなどの定義は前回の記事を参考にしてください。
目次
APとは
Average Precisionとも呼ばれます。
Precision-Recall曲線の下の部分の面積がAPとなります。
例えば、「自転車」を検出した結果が以下のようになったとします（Confidence Score順に並んでいます）。
これを縦軸にPrecision、横軸にRecallをとってプロットすると、以下のような図になります。
（(Precision, Recall) = (1,0), (0,1)を追加）
この図の線の下の部分の面積がAPとなります。
mAPとは
Mean Average Precisionとも呼ばれます。
モデルが検出できる各クラスに対するAPの平均です。
クラス数をC、クラスiのAPをAPiとすると、mAPは次の式で表せます。
全部のクラスに対するAPの平均です。
最後に
以上、簡単ですがAP、mAPのまとめでした。
間違いやご指摘あればコメントにて教えていただきたいです。
