mAP（mean Average Precision）は、物体検出や画像分類など、機械学習においてよく使われる評価指標の一つです。mAPの算出方法は、各クラスごとにAP(Average Precision)を計算し、その平均を取ることで求められます。APは、PrecisionとRecallの曲線下の面積を計算することで求められます。つまり、mAPは、複数のクラスに対して、それぞれのクラスごとの精度を考慮した、総合的な評価指標と言えます。
例えば、物体検出の場合、mAPは、検出器が出力した各バウンディングボックスに対して、そのバウンディングボックスが正しいかどうかを判断します。この評価指標は、物体検出において、どの程度正確に物体検出ができるかを示すために使用されます。
mAPは、単一の精度指標よりも優れた性能を持つため、画像分類や物体検出のような複数のクラスがある問題において、より正確な結果を得ることができます。また、mAPは、予測された確率が閾値よりも高いものだけを出力する閾値選択の問題を解決することができます。
mAPは、深層学習モデルの評価においてもよく使用されます。深層学習モデルの性能は、多くの場合、精度だけでなく、モデルの速度、メモリ使用量、およびその他の要因によって評価されます。mAPは、これらの要因を考慮して、深層学習モデルの総合的な性能を評価するための重要な指標の一つです。