machine-learning - 如何计算整个数据集的 mAP（平均精度）？

Question

我是计算机视觉的新手，我有一个简单的问题，在网上找不到任何答案。我正在使用 Matterport 的 mask rcnn 实现对一些图像执行二进制分类，并且我有一些额外的代码行来计算每个图像的 mAP。现在我想知道，如果我可以将每个图像计算的 mAP 相加，然后除以该数字以获得整个数据集的 mAP，如果不能，我该如何计算整体 mAP？（最好使用 mask rcnn 模型的实用程序）

Answer 1

是的，你可以做类似的事情

np.sum(recall)/num_test
np.sum(precision)/num_test

num_test测试图像的数量在哪里

只需将训练和测试数据分开即可。