Resumen de las métricas de evaluación de detección de objetos

Resumen métricas evaluación detección objetos

¿Cómo medir la precisión de los modelos de detección de objetos?

Cuando evaluamos el rendimiento de un detector de objetos, utilizamos dos métricas de evaluación principales: FPS (cuadros por segundo) para medir la velocidad de detección de la red y mAP (Precisión Promedio) para medir la precisión de la red. En este artículo, vamos a repasar cada una de ellas, discutiendo lo que significan y cómo calcularlas.

Tabla de contenidos:

1. FPS para medir la velocidad de detección
2. mAP para medir la precisión de la red2.1. Intersección sobre Unión (IoU)2.2. Curva de Precisión y Recuperación (Curva PR)

1. FPS para medir la velocidad de detección

Cuando se trata de algoritmos de detección de objetos, la velocidad de procesamiento es de suma importancia. La métrica más común que se utiliza para medir la velocidad de detección es el número de cuadros por segundo (FPS). Un valor alto de FPS indica que el modelo puede procesar cuadros rápidamente, lo que lo hace adecuado para aplicaciones sensibles al tiempo como vehículos autónomos, sistemas de vigilancia, robótica y más. Por otro lado, un valor bajo de FPS implica que el modelo es más lento, lo que podría limitar su aplicabilidad en ciertos escenarios en tiempo real.

Por ejemplo, Faster R-CNN funciona a solo 7 cuadros por segundo (FPS), mientras que SSD funciona a 59 FPS. En experimentos de referencia, verás a los autores de un artículo declarando los resultados de su red como: “La red X logra un mAP del Y% a Z FPS”. Donde X es el nombre de la red, Y es el porcentaje de mAP y Z es el FPS.

Es importante tener en cuenta que la elección del modelo de detección de objetos depende de los requisitos específicos de la aplicación. Algunas aplicaciones pueden priorizar la precisión sobre la velocidad, mientras que otras pueden favorecer un procesamiento más rápido para aplicaciones en tiempo real. En consecuencia, los investigadores y desarrolladores suelen utilizar el FPS como factor crítico al decidir qué modelo implementar para su caso de uso particular.

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2. mAP para medir la precisión de la red

La métrica de evaluación más común que se utiliza en tareas de reconocimiento de objetos es el ‘mAP’, que significa precisión promedio. Es un porcentaje que va de 0 a 100, y generalmente se…