Ortalama Hassasiyet (mAP)

Alternatif adlar: Mean Average Precision, mAP@0.5, mAP@[0.5:0.95]

Kısa Tanım

Ortalama hassasiyet (mean Average Precision, mAP), nesne tespiti ve bilgi erişimi görevlerinde modelin hem hassasiyet (precision) hem de duyarlılık (recall) performansını tek bir skalarda özetleyen bütünleşik bir değerlendirme metriğidir. Her sınıf için hassasiyet-duyarlılık eğrisi altında kalan alan (AP) hesaplanır; mAP bu alanların tüm sınıflar üzerindeki aritmetik ortalamasıdır.

Teknik Mantık

Model çıktıları güven skoruna göre azalan sırada sıralanır. Her eşik değerinde hassasiyet ve duyarlılık hesaplanarak P-R eğrisi oluşturulur. PASCAL VOC protokolünde 11 noktalı interpolasyon, COCO protokolünde ise 101 noktalı interpolasyon uygulanır. IoU (Intersection over Union) eşiği genellikle 0.5 (mAP@0.5) veya 0.5'ten 0.95'e kadar 0.05 artışla (mAP@[0.5:0.95]) belirlenir. Çok sınıflı problemlerde her sınıfın AP değeri bağımsız hesaplanır ve sınıf sayısına bölünerek makro ortalama elde edilir.

Kullanım Bağlamı

Nesne tespiti modellerinin (YOLO, Faster R-CNN, DETR) karşılaştırmalı değerlendirmesinde standart metriktir. Sınıf dengesizliği olan veri kümelerinde F1 skoruna kıyasla daha kapsamlı bir performans profili sunar; ancak sınıf bazında AP dağılımını incelemeden yalnızca mAP raporlamak yanıltıcı olabilir.

Tarımsal Bağlam

Tarla ortamında yabancı ot tespiti, meyve sayımı veya zararlı böcek tanıma modellerinin değerlendirilmesinde mAP@0.5 yaygın olarak kullanılır. Örneğin, elma toplama robotu için eğitilen bir YOLO modelinde mAP@[0.5:0.95] kullanmak, farklı oklüzyon seviyelerindeki lokalizasyon kalitesini ölçmek açısından kritiktir.

Sık Karıştırılan Nokta

mAP@0.5 ile mAP@[0.5:0.95] arasındaki fark sıklıkla göz ardı edilir. mAP@0.5 gevşek bir lokalizasyon eşiği sunarken, mAP@[0.5:0.95] sınırlayıcı kutunun (bounding box) piksel düzeyinde doğruluğunu da ölçer. Tarımsal uygulamalarda meyve boyutu tahmini veya hassas ilaçlama gibi görevlerde yalnızca mAP@0.5 raporlamak, modelin gerçek lokalizasyon kalitesini olduğundan yüksek gösterir.

Dr. Mehmet Solak — Siirt Üniversitesi, Biyosistem Mühendisliği