如何用mAP提升你的目标检测效果？

如何用mAP提升你的目标检测效果？

引用

CSDN

等

10

来源

1.

https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/104348493

2.

https://blog.csdn.net/qq_51143009/article/details/117395832

3.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/382401940

4.

https://blog.csdn.net/qq_40765537/article/details/106394103

5.

https://blog.csdn.net/andyjkt/article/details/107991468

6.

https://blog.csdn.net/crush111/article/details/120905653

7.

https://www.ctyun.cn/developer/article/432701726699589

8.

https://cloud.tencent.com/developer/article/2121809

9.

https://www.cnblogs.com/wxkang/p/17283629.html

10.

https://www.linktimecloud.com/?p=8302

在目标检测领域，mAP（平均精度均值）是衡量模型性能的重要指标之一。通过了解并正确应用mAP，可以显著提高模型的检测效果。本文将详细介绍mAP的概念及其计算方法，并分享一些实际操作中的小技巧，帮助你更好地优化目标检测模型。无论你是初学者还是有一定经验的研究者，都能从中受益匪浅。

在深入探讨如何提升mAP之前，让我们先了解一下mAP的基本概念和计算方法。

什么是mAP？

mAP全称是mean Average Precision，即平均精度均值。它是通过计算多个类别的AP（Average Precision）值，然后求其平均值得到的。mAP越大，说明模型的检测效果越好。

AP（平均精度）的计算

AP是通过PR曲线（Precision-Recall curve）与X轴之间的面积来计算的。PR曲线由Precision（精度）和Recall（召回率）构成，其中：

• Precision（精度）：代表检测器预测为正样本的样本中含有真正正样本的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)
• Recall（召回率）：代表标准答案中能找到真正正样本的比例。计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)

其中：

• TP（True Positive）：真正的正样本，检测器认为是真，实际也是真
• FP（False Positive）：假的正样本，检测器认为是真，实际是假
• FN（False Negative）：假的负样本，检测器认为是假，实际是真

在目标检测中，我们通过预测框与真实框（Ground Truth）的IoU（Intersection over Union，交并比）来判断预测的真假。IoU衡量两个区域的重叠程度，即两个区域的交集除以并集。

数据预处理和增强是提升mAP的关键步骤。以下是一些常用的方法：

数据预处理

1. 分析标注框性质：主要分析bbox的面积（area）和高宽比（aspect ratio）的分布，根据这些信息设置anchor generator的参数。当aspect ratio分布较分散时，可以考虑使用可形变卷积（Deformable Convolution）。

2. 类别均衡分析：统计数据集中各类别实例的比例，如果存在类别不均衡问题（最多和最少的类别数量相差几倍以上），可以使用detectron2中的RepeatFactorTrainingSampler来平衡类别。

3. 数据集分割：通常采用80%作为训练集，20%作为验证集的比例进行分割。在类别极度不平衡的情况下，需要特别考虑不平衡类别的分割策略。

数据增强

数据增强是提升模型泛化能力的重要手段。具体方法包括：

• 几何变换：如随机翻转（flip）、缩放（resize）、裁剪（crop）等。这些操作会影响bbox坐标，需要相应调整。
• 像素变换：如亮度、色调、饱和度调整等，不会影响bbox坐标。
• 混合增强：如Mixup（将两张图片按比例混合）和Mosaic（将四张图片拼接成一张）。
• 其他增强：如模糊（blur）、扩展（expand）等，具体使用需根据数据集特性决定。

选择合适的模型结构和训练策略对提升mAP至关重要。

模型结构

• 检测框架：Cascade R-CNN在bbox表现上通常最好，如果对速度有要求，可以考虑SSD+FPN或YOLOv3+GIoU。
• Backbone：一个强大的backbone（如ResNet、EfficientNet等）通常能带来mAP的提升，但需考虑速度与精度的平衡。
• 特征金字塔：FPN（Feature Pyramid Network）是常用的选择，但也可以尝试其他变体。

训练策略

• 预训练模型：使用在大数据集上预训练的模型可以加速收敛，减少训练时间。
• 迭代次数：可以先从1x_schedule（12个epoch）开始，根据效果调整到3x_schedule。
• 学习率策略：常用的学习率调整策略包括StepLrSchedule、CosineLrSchedule等，通常需要加上Warm-up阶段。
• 损失函数：分类损失可以尝试Focal Loss，回归损失则可以考虑IoU Loss、GIoU Loss等。

在模型训练完成后，通过合理的后处理策略可以进一步提升mAP。

TTA（Test Time Augmentation）

多尺度测试是提升mAP的有效方法。通过在推理阶段对输入图像进行多种尺度的测试，然后融合结果，可以提高模型的鲁棒性。

Soft-NMS

相比于传统的NMS（Non-Maximum Suppression），Soft-NMS通过逐渐降低重叠框的分数而不是直接移除，可以保留更多有效检测结果。

Confidence Threshold

采用COCO和Pascal VOC的评测方法，通常将置信度阈值设为较低值（如0.001），相当于将PR曲线拉长，从而提升mAP。

通过上述方法的综合应用，可以显著提升目标检测模型的mAP值。需要注意的是，不同数据集和应用场景可能需要针对性的调整和优化策略。希望这些技巧能帮助你在目标检测任务中取得更好的效果。