一言でいうと

物体検出の見逃しと誤検出のバランスを、1つの値にまとめて表す品質指標。

より具体的には

モデルが出す確からしさの基準を動かしながら、見つけるべき対象をどれだけ拾えたかと、検出結果のうちどれだけ正しかったかの関係をまとめる。一般に値が大きいほど、見逃しと誤検出のバランスが良い。

AP 50-95は、予測枠と正解枠の重なりを示すIoUについて、0.50から0.95まで複数の厳しさで計算したAPを平均する方法である。1つの確からしさの設定だけを見るより、モデル全体の検出品質を比較しやすい。

関連記事での使用例

スマートフォン向け物体検出モデル3候補をPCで比較した

COCO val2017全5,000画像のpersonとcarについてAP 50-95を計算し、320pxでの候補選定に使っている。

YOLO26n・sのFP32とstatic INT8を比較した

同じモデルのFP32からclass別APが2.0 pointsを超えて低下しないことを品質gateとし、static INT8モデルをAndroid実機評価へ渡すか判断している。

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