物体検出評価指標の概要
物体検出評価指標の概要
オブジェクト検出モデルの精度を測定する方法は？
オブジェクト検出器のパフォーマンスを評価する際には、2つの主要な評価指標を使用します。ネットワークの検出速度を測定するFPS（フレーム毎秒）とネットワークの精度を測定するmAP（平均適合率）です。この記事では、それぞれについて説明し、それぞれの計算方法について説明します。
目次：
- 1. 検出速度を測定するFPS
- 2. ネットワークの精度を測定するmAP2.1. Intersection Over Union（IoU）2.2. Precision-Recall Curve（PRカーブ）
1. 検出速度を測定するFPS
オブジェクト検出アルゴリズムにおいて、処理速度は非常に重要です。検出速度を測定するために最も一般的に使用される指標は、1秒間に処理されるフレーム数（FPS）です。高いFPS値は、モデルがフレームを迅速に処理できることを示し、自動車、監視システム、ロボットなどのリアルタイム応用に適しています。一方、低いFPS値はモデルの処理が遅いことを意味し、特定のリアルタイムシナリオでの適用性が制限される可能性があります。
例えば、Faster R-CNNは1秒間にわずか7フレーム（FPS）で動作しますが、SSDは59FPSで動作します。ベンチマーク実験では、論文の著者が「ネットワークXはmAPがY％でZ FPSを達成した」と報告していることがあります。ここで、Xはネットワーク名、YはmAPの割合、ZはFPSです。
オブジェクト検出モデルの選択は、特定のアプリケーションの要件に依存することを強調しておきたいです。一部のアプリケーションは速度よりも精度を重視する場合がありますが、他のアプリケーションではリアルタイム処理を優先する場合もあります。そのため、研究者や開発者は、特定のユースケースに展開するモデルを決定する際に、FPSを重要な要素として頻繁に使用します。
2. ネットワークの精度を測定するmAP
オブジェクト認識タスクで最も一般的に使用される評価指標は、「mAP」と呼ばれる平均適合率です。0から100の割合で表され、通常は高い値が…
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