為什麼這篇mAP 物件 偵 測鄉民發文收入到精華區：因為在mAP 物件 偵 測這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者oo855050 (阿偉)看板DataScience標題[問題] Object Detectio...
版上各位好
小弟最近在使用Faster RCNN做一些物件辨識的任物
訓練完模型後想評估模型好壞，因此以原code中的mAP進行評估
我在testing data上的結果看起來預測的都還行
但在IoU>0.5的閥值下的mAP都大約0.7左右
想問一下版上大大mAP多少以上算高呢?
因為我看原本Faster RCNN的paper在mAP的評估上似乎也都0.5~0.8左右而已
有點不清楚這個指標應該多少算高
網路上似乎也找不到相關的討論，都只有計算方法而以
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推 kokolotl: 看難易度吧 11/06 01:54
→ followwar: 看資料難易度 VOC沒有0.8就慘 COCO有0.4還蠻屌的 11/07 20:59
→ oo855050: 稍微重新理解了一下PR curve的定義 現在大概了解自己模 11/08 22:22
→ oo855050: 型的問題了 11/08 22:22
推 littleyuan: 對user/客戶端有實際使用價值的就是高 沒有就是低 11/10 09:16
→ littleyuan: 通常0.5左右都沒有的話 實際使用的價值不高 但也是看 11/10 09:18
→ littleyuan: 情況 11/10 09:18
→ oo855050: 嗯嗯 我把PR曲線畫出來看 發現現在狀況是高precision低r 11/13 17:45
→ oo855050: ecall 這樣應該是有機會抓不到gt 但一但抓出來分類正確 11/13 17:45
→ oo855050: 的機會就很高 不知道理解是否有誤 11/13 17:45