目標檢測AP評估指標

一、AP指標簡介

AP指標（Average Precision）是目標檢測中最經典的評估指標之一，用于衡量目標檢測器在不同置信度下的準確性。該指標結合了目標檢測的準確率和召回率，並計算得出一個綜合的得分。

二、目標檢測與AP指標

在目標檢測任務中，我們需要確定目標的類別和位置。而對於每一個檢測框，有可能存在多個可能的類別，所以我們需要一個閾值來進行判定，判斷框中是否有目標。

以一張照片中有多個狗的檢測為例，圖中狗的位置和大小都是難以預測的，而且狗的數量也是不確定的，因此我們需要使用一種能夠同時檢測出多個目標的演算法，並能夠度量這個演算法檢測的準確性。

AP指標就是為了解決以上問題而被創建的指標，能夠從多個角度度量目標檢測演算法的性能。其中，AP的概念可以被描述如下：對於每一個類別，我們可以計算出多個不同置信度的檢測框（bounding box），然後以不同的IoU作為閾值來繪製precision-recall曲線。之後，我們計算出該類別下的AP值，最後將所有類別下的AP取平均數作為整個模型的AP值。

三、AP計算過程

AP計算過程可以分為兩個步驟：1. 繪製precision-recall（PR）曲線；2. 計算PR曲線下面積，即AP值。 接下來我們將分別進行講解。

1. 繪製PR曲線

首先，我們需要使用不同的置信度作為閾值，對檢測框進行篩選。隨著置信度的逐漸升高，最後剩下的框數量會逐漸減少，而正確的框數量也會同步減少。通過使用不同的置信度，我們得到了一組precision-recall數據點，然後可以使用這些數據點來繪製PR曲線，如下圖所示：

<img src="PR曲線.png" alt="PR曲線">

該曲線存在凸性，當檢測器置信度較高時，這個凸性變得越來越小，當曲線落到x軸時（此時召回率為100%），AP的值也達到最大。

2. 計算AP值

求解AP值就是對1中的PR曲線下面積進行計算的過程。但是由於PR曲線是呈現凹形的，我們需要 對數據進行插值，將其轉換為平滑的曲線。通常採用的方法是：以每個rec對應的最大prec值為基準，將這些maximizes precision points和每個正確的檢測框的(rec,prec)作為插值點，最後將這些點擬合成一條平滑的曲線計算出PR曲線下面積即可。

四、代碼示例

以下是基於Python語言，使用pycocotools計算AP指標的示例代碼。

import cocoapi.eval_coco_map as coco_map

# cocoapi輸入數據類型為RLE格式，需要將預測結果轉換為RLE格式
prediction_RLE = coco_map.encode_mask(prediction) 
coco_map.compute_map(eval_mAP, prediction_RLE, ...)

# 計算AP指標，支持多種AP指標的計算
# 'AP':                   ordinary average precision
# 'AP50':                 average precision over 50 IoU thresholds
# 'AP75':                 average precision over 75 IoU thresholds
# 'APs':                  average precision for small objects (area < 32^2 pixels)
# 'APm':                  average precision for medium objects (32^2 < area < 96^2 pixels)
# 'APl':                  average precision for large objects (96^2 < area)
ap_metrics = coco_eval.summarize()

以上代碼為COCO數據集的mAP計算代碼，其中prediction變數為當前輸入的預測結果，eval_mAP參數則為初始化的COCO數據集對象。在此基礎上，我們可以進一步根據各自需求對AP指標進行計算。

五、總結

AP指標是目標檢測領域中最經典和廣泛應用的評測指標之一，其計算過程和方法已經被標準化。對於既有目標檢測演算法的改進，也為新演算法的評測提供了重要的參考指標。同時注意，文中所提到的計算過程和細節不同演算法庫的實現也會略有不同，可根據具體需求和演算法庫API進行實現。