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前言

我们在深度学习的论文经常看到实验对比指标mAP，比较mAP@0.5与mAP@0.5：0.95指标。然，又有很多博客并未完全说明清楚，特别说结合代码解释该指标。为此，本文章将梳理mAP指标，主要内容分为mAP原理解释，如何使用代码获得mAP指标，进一步探讨如何结合模型而获得mAP指标。

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一、mAP原理

1、mAP概念

mAP，其中代表P（Precision）精确率。AP（Average precision）单类标签平均（各个召回率中最大精确率的平均数）的精确率，mAP(Mean Average Precision)所有类标签的平均精确率。

2、准确率

准确率=预测正确的样本数/所有样本数，即预测正确的样本比例（包括预测正确的正样本和预测正确的负样本，不过在目标检测领域，没有预测正确的负样本这一说法，所以目标检测里面没有用Accuracy的）。

3、精确率

精确率也称查准率，Precision针对的是某一类样本，如果没有说明类别，那么Precision是毫无意义的（有些地方不说明类别，直接说Precision，是因为二分类问题通常说的Precision都是正样本的Precision）。

4、召回率

Recall和Precision一样，脱离类别是没有意义的。说道Recall，一定指的是某个类别的Recall。Recall表示某一类样本，预测正确的与所有Ground Truth的比例。
Recall计算的时候，分母是Ground Truth中某一类样本的数量，而Precision计算的时候，是预测出来的某一类样本数。

5、AP: Average Precision

AP指单个类别平均精确度，而mAP是所有类别的平均精确度，AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，以Recall为横轴，Precision为纵轴，就可以画出一条PR曲线，PR曲线下的面积就定义为AP，如下。

由于计算积分相对困难，因此引入插值法，计算AP公式如下：

计算面积：

计算方法如下：

二、mAP0.5与mAP0.5:0.95

1、mAP0.5

mAP@0.5: mean Average Precision（IoU=0.5）
即将IoU设为0.5时，计算每一类的所有图片的AP，然后所有类别求平均，即mAP。

2、mAP0.5:0.95

mAP@.5:.95（mAP@[.5:.95]）
表示在不同IoU阈值（从0.5到0.95，步长0.05）（0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95）上的平均mAP。

三、mAP代码实现

实现mAP计算，我们需要有已知真实标签与模型预测标签，我将介绍2部分，第一部分如何使用有标记的真实数据产生coco json格式与如何使用模型预测结果产生预测json格式，第二部分如何使用代码计算map。

1、真实标签json文件格式

真实数据json格式实际是coco json 格式，我将以图方式说明。
整体json格式内容，包含images、type、annotations、categories，如下图：

images内容如下图：

annotations内容如下图：

categories格式为：

以上为真实数据转换为json的格式。

2、模型预测标签json文件格式

预测结果数据json为列表，列表保存为字典，一个字典记录一个目标，整体json格式如下图：

列表中字典内容如下图显示：

特别注意：image id 对应真实coco json图像的image-id，类别id也是对应真实coco json中的类别id。

3、mAP代码实现

我们调用pycocotool库中集成map方法，按照以上给出gt与pred的json格式，可实现map计算，其详细代码如下：

from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOevalif __name__ == "__main__":cocoGt = COCO('coco_json_format.json')        #标注文件的路径及文件名，json文件形式cocoDt = cocoGt.loadRes('predect_format.json')  #自己的生成的结果的路径及文件名，json文件形式cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "bbox")cocoEval.evaluate()cocoEval.accumulate()cocoEval.summarize()

4、mAP结果显示

我使用gt与pred为相同信息，为此结果为1。

四、模型集成mAP代码

最后，我是将mAP代码集成多个检测模型，我也在这里大致介绍如何集成模型预测mAP。

1、模型main函数

以下代码展示，检测模型输出后如何集成Computer_map()函数计算mAP方法，我已在代码中有解释，其详情如下：

def computer_main(data_root, model):'''data_root:任何文件夹，但必须保证每个图片与对应xml必须放在同一个文件夹中model:模型，用于预测'''C = Computer_map()img_root_lst = C.get_img_root_lst(data_root)  # 获得图片绝对路径与图片产生image_id映射关系# 在self.coco_json中保存categories，便于产生coco_json和predetect_jsoncategories = model.CLASSES  # 可以给txt路径读取，或直接给列表  #*********************得到classes,需要更改的地方***********##C.get_categories(categories)# 产生coco_json格式xml_root_lst = [name[:-3] + 'xml' for name in img_root_lst]for xml_root in xml_root_lst: C.xml2cocojson(xml_root)  # 产生coco json 并保存到self.coco_json中# 产生预测的jsonfor img_path in img_root_lst:parse_result = predict(model, img_path)  ####**********************需要更改的地方***********************####result, classes = parse_result['result'], parse_result['classes']# restult 格式为列表[x1,y1,x2,y2,score,label],若无结果为空img_name = C.get_strfile(img_path)C.detect2json(result, img_name)C.computer_map()  # 计算map

2、模型mAP计算代码

以下代码为Computer_map()函数计算mAP方法，我已在代码中有解释，其详情如下：

class Computer_map():'''主代码样列def computer_main(data_root, model):#data_root:任何文件夹，但必须保证每个图片与对应xml必须放在同一个文件夹中，model:模型，用于预测C = Computer_map()img_root_lst = C.get_img_root_lst(data_root)  # 获得图片绝对路径与图片产生image_id映射关系# 在self.coco_json中保存categories，便于产生coco_json和predetect_jsoncategories = model.CLASSES  # 可以给txt路径读取，或直接给列表  #*********************得到classes,需要更改的地方***********##C.get_categories(categories)# 产生coco_json格式xml_root_lst = [name[:-3] + 'xml' for name in img_root_lst]for xml_root in xml_root_lst: C.xml2cocojson(xml_root)  # 产生coco json 并保存到self.coco_json中# 产生预测的jsonfor img_path in img_root_lst:parse_result = predict(model, img_path)  ####**********************需要更改的地方***********************####result, classes = parse_result['result'], parse_result['classes']# restult 格式为列表[x1,y1,x2,y2,score,label],若无结果为空img_name = C.get_strfile(img_path)C.detect2json(result, img_name)C.computer_map()  # 计算map'''def __init__(self):self.img_format = ['png', 'jpg', 'JPG', 'PNG', 'bmp', 'jpeg']self.coco_json = {'images': [], 'type': 'instances', 'annotations': [], 'categories': []}self.predetect_json = []  # 保存字典self.image_id = 10000000  # 图像的id，每增加一张图片便+1self.anation_id = 10000000self.imgname_map_id = {}  # 图片名字映射iddef read_txt(self, file_path):with open(file_path, 'r') as f:content = f.read().splitlines()return contentdef get_categories(self, categories):'''categories:为字符串，指绝对路径；为列表，指类本身return:将categories存入coco json中'''if isinstance(categories, str):categories = self.read_txt(categories)elif isinstance(categories, list or tuple):categories = list(categories)category_json = [{"supercategory": cat, "id": i + 1, "name": cat} for i, cat in enumerate(categories)]self.coco_json['categories'] = category_jsondef computer_map(self, coco_json_path=None, predetect_json_path=None):from pycocotools.coco import COCOfrom pycocotools.cocoeval import COCOevalfrom collections import defaultdictimport timeimport jsonfrom pycocotools import mask as maskUtilsimport numpy as np# 继承修改coco json文件class COCO_modify(COCO):def __init__(self, coco_json_data=None):"""Constructor of Microsoft COCO helper class for reading and visualizing annotations.:param annotation_file (str): location of annotation file:param image_folder (str): location to the folder that hosts images.:return:"""# load datasetself.dataset, self.anns, self.cats, self.imgs = dict(), dict(), dict(), dict()self.imgToAnns, self.catToImgs = defaultdict(list), defaultdict(list)if coco_json_data is not None:print('loading annotations into memory...')tic = time.time()if isinstance(coco_json_data, str):with open(coco_json_data, 'r') as f:dataset = json.load(f)assert type(dataset) == dict, 'annotation file format {} not supported'.format(type(dataset))print('Done (t={:0.2f}s)'.format(time.time() - tic))else:dataset = coco_json_dataself.dataset = datasetself.createIndex()def loadRes(self, predetect_json_data):import copy"""Load result file and return a result api object.:param   resFile (str)     : file name of result file:return: res (obj)         : result api object"""res = COCO_modify()res.dataset['images'] = [img for img in self.dataset['images']]print('Loading and preparing results...')tic = time.time()if isinstance(predetect_json_data, str):with open(predetect_json_data, 'r') as f:anns = json.load(f)print('Done (t={:0.2f}s)'.format(time.time() - tic))else:anns = predetect_json_dataassert type(anns) == list, 'results in not an array of objects'annsImgIds = [ann['image_id'] for ann in anns]assert set(annsImgIds) == (set(annsImgIds) & set(self.getImgIds())), \'Results do not correspond to current coco set'if 'caption' in anns[0]:imgIds = set([img['id'] for img in res.dataset['images']]) & set([ann['image_id'] for ann in anns])res.dataset['images'] = [img for img in res.dataset['images'] if img['id'] in imgIds]for id, ann in enumerate(anns):ann['id'] = id + 1elif 'bbox' in anns[0] and not anns[0]['bbox'] == []:res.dataset['categories'] = copy.deepcopy(self.dataset['categories'])for id, ann in enumerate(anns):bb = ann['bbox']x1, x2, y1, y2 = [bb[0], bb[0] + bb[2], bb[1], bb[1] + bb[3]]if not 'segmentation' in ann:ann['segmentation'] = [[x1, y1, x1, y2, x2, y2, x2, y1]]ann['area'] = bb[2] * bb[3]ann['id'] = id + 1ann['iscrowd'] = 0elif 'segmentation' in anns[0]:res.dataset['categories'] = copy.deepcopy(self.dataset['categories'])for id, ann in enumerate(anns):# now only support compressed RLE format as segmentation resultsann['area'] = maskUtils.area(ann['segmentation'])if not 'bbox' in ann:ann['bbox'] = maskUtils.toBbox(ann['segmentation'])ann['id'] = id + 1ann['iscrowd'] = 0elif 'keypoints' in anns[0]:res.dataset['categories'] = copy.deepcopy(self.dataset['categories'])for id, ann in enumerate(anns):s = ann['keypoints']x = s[0::3]y = s[1::3]x0, x1, y0, y1 = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)ann['area'] = (x1 - x0) * (y1 - y0)ann['id'] = id + 1ann['bbox'] = [x0, y0, x1 - x0, y1 - y0]print('DONE (t={:0.2f}s)'.format(time.time() - tic))res.dataset['annotations'] = annsres.createIndex()return rescoco_json_data = coco_json_path if coco_json_path is not None else self.coco_jsoncocoGt = COCO_modify(coco_json_data)  # 标注文件的路径及文件名，json文件形式predetect_json_data = predetect_json_path if predetect_json_path is not None else self.predetect_jsoncocoDt = cocoGt.loadRes(predetect_json_data)  # 自己的生成的结果的路径及文件名，json文件形式cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "bbox")cocoEval.evaluate()cocoEval.accumulate()cocoEval.summarize()def get_img_root_lst(self, root_data):import osimg_root_lst = []for dir, file, names in os.walk(root_data):img_lst = [os.path.join(dir, name) for name in names if name[-3:] in self.img_format]img_root_lst = img_root_lst + img_lstfor na in img_lst:  # 图片名字映射image_idself.image_id += 1self.imgname_map_id[self.get_strfile(na)] = self.image_idreturn img_root_lst  # 得到图片绝对路径def get_strfile(self, file_str, pos=-1):'''得到file_str / or \\ 的最后一个名称'''endstr_f_filestr = file_str.split('\\')[pos] if '\\' in file_str else file_str.split('/')[pos]return endstr_f_filestrdef read_xml(self, xml_root):''':param xml_root: .xml文件:return: dict('cat':['cat1',...],'bboxes':[[x1,y1,x2,y2],...],'whd':[w ,h,d])'''import xml.etree.ElementTree as ETimport osdict_info = {'cat': [], 'bboxes': [], 'box_wh': [], 'whd': []}if os.path.splitext(xml_root)[-1] == '.xml':tree = ET.parse(xml_root)  # ET是一个xml文件解析库，ET.parse（）打开xml文件。parse--"解析"root = tree.getroot()  # 获取根节点whd = root.find('size')whd = [int(whd.find('width').text), int(whd.find('height').text), int(whd.find('depth').text)]xml_filename = root.find('filename').textdict_info['whd'] = whddict_info['xml_filename'] = xml_filenamefor obj in root.findall('object'):  # 找到根节点下所有“object”节点cat = str(obj.find('name').text)  # 找到object节点下name子节点的值（字符串）bbox = obj.find('bndbox')x1, y1, x2, y2 = [int(bbox.find('xmin').text),int(bbox.find('ymin').text),int(bbox.find('xmax').text),int(bbox.find('ymax').text)]b_w = x2 - x1 + 1b_h = y2 - y1 + 1dict_info['cat'].append(cat)dict_info['bboxes'].append([x1, y1, x2, y2])dict_info['box_wh'].append([b_w, b_h])else:print('[inexistence]:{} suffix is not xml '.format(xml_root))return dict_infodef xml2cocojson(self, xml_root):'''处理1个xml，将其真实json保存到self.coco_json中'''assert len(self.coco_json['categories']) > 0, 'self.coco_json[categories] must exist v'categories = [cat_info['name'] for cat_info in  self.coco_json['categories']]xml_info = self.read_xml(xml_root)if len(xml_info['cat']) > 0:xml_filename = xml_info['xml_filename']xml_name = self.get_strfile(xml_root)img_name = xml_name[:-3] + xml_filename[-3:]# 转为coco json时候，若add_file为True则在coco json文件的file_name增加文件夹名称+图片名字image_id = self.imgname_map_id[img_name]w, h, d = xml_info['whd']# 构建json文件字典image_json = {'file_name': img_name, 'height': h, 'width': w, 'id': image_id}ann_json = []for i, category in enumerate(xml_info['cat']):# 表示有box存在，可以添加images信息category_id = categories.index(category) + 1  # 给出box对应标签索引为类self.anation_id = self.anation_id + 1xmin, ymin, xmax, ymax = xml_info['bboxes'][i]o_width, o_height = xml_info['box_wh'][i]if (xmax <= xmin) or (ymax <= ymin):print('code:[{}] will be abandon due to  {} min of box w or h more than max '.format(category,xml_root))  # 打印错误的boxelse:ann = {'area': o_width * o_height, 'iscrowd': 0, 'image_id': image_id,'bbox': [xmin, ymin, o_width, o_height],'category_id': category_id, 'id': self.anation_id, 'ignore': 0,'segmentation': []}ann_json.append(ann)if len(ann_json) > 0:  # 证明存在 annotationfor ann in ann_json:  self.coco_json['annotations'].append(ann)self.coco_json['images'].append(image_json)def detect2json(self, predetect_result, img_name,score_thr=-1):'''predetect_result:为列表，每个列表中包含[x1, y1, x2, y2, score, label]img_name: 图片的名字'''if len(predetect_result) > 0:categories = [cat_info['name'] for cat_info in  self.coco_json['categories']]for result in predetect_result:x1, y1, x2, y2, score, label = resultif score>score_thr:w, h = int(x2 - x1), int(y2 - y1)x1, y1 = int(x1), int(y1)img_name_new = self.get_strfile(img_name)image_id = self.imgname_map_id[img_name_new]category_id = list(categories).index(label) + 1detect_json = {"area": w * h,"iscrowd": 0,"image_id": image_id,"bbox": [x1,y1,w,h],"category_id": category_id,"id": image_id,"ignore": 0,"segmentation": [],"score": score}self.predetect_json.append(detect_json)def write_json(self,out_dir):import osimport jsoncoco_json_path=os.path.join(out_dir,'coco_json_data.json')with open(coco_json_path, 'w') as f:json.dump(self.coco_json, f, indent=4)  # indent表示间隔长度predetect_json_path=os.path.join(out_dir,'predetect_json_data.json')with open(predetect_json_path, 'w') as f:json.dump(self.predetect_json, f, indent=4)  # indent表示间隔长度

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