[논문 구현] yolo 논문 / mean average precision 구현

[순서] 논문에 등장한 mAP 정밀도와 재현율 precision-recall 곡선 mean average precision 구현 with python 예시 더 읽어볼만한 글 논문에 등장한 mAP 논문에 꽤 많이 나왔고, 욜로 [논문 리뷰] 글에도 이 단어가 나왔는데 잘 알지 못해서 그냥 넘어갔습니다. 위의 내용에서 보면 mAP가 성능을 평가하는 어떠한 지표로 사용되는 것 같았습니다. 그래서 검색을 해봤더니 이것이 정밀도, 재현율과 관련이 있었습니다. 그래서 AP에 대해 공부하기 전에 정밀도와 재현율에 대해서 공부해봅시다. mAP는 각 객체에 대한 AP의 값의 평균입니다. 정밀도와 재현율 우리는 모델을 통해서 예측을 합니다. yolo에서는 class와 바운딩 박스의 좌표를 예측했죠. 이 모델이 잘 예측 했는가는 어떻게 알 수 있을까요? 바로 모델을 실제 정답과 비교하여 평가하는 것입니다. 위의 표를 봅시다. row(행)는 실제 정답을 의미하고, column(열)은 에측값을 의미합니다....

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