Mean Average Precision (MAP)
Definition
MAP mittelt Average-Precision-Werte nach einem festgelegten Auswertungsprotokoll.
MAP mittelt Average Precision im Information Retrieval über Suchanfragen; in der Objekterkennung wird je nach Protokoll etwa über Klassen und IoU-Schwellen gemittelt.
Einfach erklärt
Wie mehrere Ranglisten einzeln zu bewerten und ihre Ergebnisse anschließend zusammenzufassen; die Regeln müssen gleich sein.
Warum das im Alltag wichtig ist
Hilft, Modellqualität, Grenzen und technische Entscheidungen realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Erkennungsmodell wird über mehrere Objektklassen und IoU-Schwellen bewertet.
Grenzen und Fallstricke
- MAP-Werte verschiedener Protokolle nicht direkt vergleichen; in der Objekterkennung auch IoU-Schwellen angeben.
Entstehung & Geschichte
mAP wurde durch Information Retrieval und Objekterkennungs-Benchmarks verbreitet; VOC und COCO verwenden unterschiedliche Varianten.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Ein Team legt für eine Such- oder Erkennungsaufgabe das Auswertungsprotokoll und die Testdaten fest. Ergebnisse werden nur bei gleichen Mittelungsregeln und Bedingungen verglichen.
Häufige Fragen
Was bedeutet Mean Average Precision (MAP)?
MAP mittelt Average Precision im Information Retrieval über Suchanfragen; in der Objekterkennung wird je nach Protokoll etwa über Klassen und IoU-Schwellen gemittelt.
Worauf sollte man achten?
MAP-Werte verschiedener Protokolle nicht direkt vergleichen; in der Objekterkennung auch IoU-Schwellen angeben.
Quellen
- cocodataset.org
- Ergänzender Primärbeleg · Ergänzender Primärbeleg
- Ergänzender Primärbeleg · Ergänzender Primärbeleg
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse. Ergänzende Fundstellen geprüft am 12.10.2026.
Redaktionell geprüft am: