AI 요약관련 정보

• mAP는 객체 검출 모델 성능을 비교하는 데 사용되는 표준으로, 객체 검출 모델의 효율성을 측정하는 중요한 지표입니다. 🐶
• Recall과 Precision은 각각 모델이 실제 객체를 얼마나 정확하게 찾는지(Recall)와 모델이 예측한 객체 중 실제로 객체인 것의 비율(Precision)을 나타내는 지표입니다. 🎯
• mAP는 Recall과 Precision의 조합입니다. 🏆
• mAP 값이 높을수록 모델의 성능이 좋음을 나타냅니다. 💯