Средняя средняя точность путаницы. (Что произойдет, если модель вообще ничего не предсказывает)
Итак, я пытаюсь понять, что означает средняя точность. Что я понимаю до сих пор. Сначала он проверит, перекрывается ли предсказанный блок и базовый блок определенным порогом ввода-вывода. Затем он проверит прогнозируемый показатель достоверности коробки и отсортирует их в порядке достоверности. Затем он вычислит точку доступа при другом значении отзыва, например, кривой точного возврата. В общем, я понимаю, что из всех прогнозов, сделанных моделью, будет отсортирована коробка прогноза на основе показателя достоверности и рассчитана кривая PR.
Я использую это как справочник, чтобы понять mAP (https://towardsdatascience.com/breaking-down-mean-average-precision-map-ae462f623a52)
Но что произойдет, если модель вообще не сделает прогноз? или если модель делает только один прогноз, и этот прогноз является правильным. Тогда является ли карта МАР в этом случае? Поскольку мы отсортируем их на основе прогнозируемого прямоугольника модели, а поскольку модель получит прогнозируемый прямоугольник, поле mAP будет одним.