متوسط الدقة المتوسطة (mAP)
متوسط الدقة المتوسطة (mAP) هو مقياس أداء يستخدم على نطاق واسع في مهام اكتشاف الكائنات في التعلم الآلي. يقوم بقياس دقة نماذج الكشف عن الكائنات من خلال مراعاة الدقة والاستدعاء على مستويات مختلفة من عتبات ثقة الكشف عن الكائنات.
ما هي أهمية mAP لمقارنة النماذج؟
تكمن أهمية متوسط الدقة المتوسطة (mAP) لمقارنة النماذج في أنها يمكن أن توفر مؤشر تقييم عادل وموضوعي لنماذج اكتشاف الهدف. من خلال مراعاة الدقة والاسترجاع، يوفر mAP تقييمًا شاملاً لأداء النموذج في اكتشاف الكائنات بدقة.
عند مقارنة نماذج اكتشاف الكائنات، من المهم أن يكون لديك مقياس يلتقط الأداء العام، بدلاً من الاعتماد فقط على مقياس واحد مثل الدقة أو الضبط. يوفر mAP رقمًا واحدًا يمثل متوسط الدقة عند عتبات ثقة مختلفة، مع الأخذ في الاعتبار التوازن بين الدقة والتذكر.
يضمن استخدام mAP لمقارنة النماذج توحيد أساليب التقييم، مما يسمح للباحثين والممارسين بتصنيف النماذج ومقارنتها بشكل موضوعي. يساعد في تحديد النموذج الأكثر فعالية وقوة لمهمة اكتشاف كائن معين، وبالتالي المساعدة في عملية اتخاذ القرار بشأن اختيار النموذج أو نشره.
التغييرات في mAP
هناك العديد من الاختلافات في متوسط الدقة المتوسطة (mAP) المستخدمة في سياقات مختلفة أو متطلبات محددة. تتضمن بعض التغييرات الشائعة ما يلي:
- mAP@[عتبة IoU]:يأخذ هذا المتغير في الاعتبار التقاطع على الاتحاد (IoU) بين الصندوق المحدد المتوقع والصندوق المحدد الحقيقي الأساسي. من خلال تعيين عتبات IoU مختلفة (على سبيل المثال، 0.5، 0.75)، يقيس mAP@[عتبة IoU] دقة اكتشاف الكائن عند مستويات تداخل مختلفة بين الصندوق المتوقع والصندوق الحقيقي.
- mAP المرجح:في الحالات التي تكون فيها بعض الفئات أكثر أهمية أو لها مستويات دلالة مختلفة، يمكن استخدام mAP المرجح. يقوم هذا التنوع بتعيين أوزان مختلفة للفئات الفردية، مما يعكس أهميتها النسبية، ويحسب mAP المرجح الإجمالي.
- خريطة المنطقة المحددة:يركز هذا الإصدار على تقييم أداء اكتشاف الكائنات في منطقة محددة من الاهتمام أو منطقة داخل الصورة. يقوم بتقييم دقة ومتانة النموذج في اكتشاف الكائنات في مناطق مهمة محددة.
- تحديد المواقع mAP:بالإضافة إلى تقييم اكتشاف الكائنات، يقوم هذا المتغير بتقييم قدرة النموذج على تحديد موقع الكائنات بدقة من خلال مراعاة دقة وتذكر تنبؤات المربع المحدد.
مراجع
【1】https://encord.com/glossary/mean-average-precision/