Precision, Recall, IoU ve mAP kavramlarının açıklaması ve pratik kullanımı.
# Computer Vision'da mAP Nedir?
Object detection modellerinin performansını ölçmek için kullanılan temel metrik: mAP (mean Average Precision).
## Temel Kavramlar
### IoU (Intersection over Union)
Tahmin edilen bbox ile gerçek bbox arasındaki örtüşme oranı.
- IoU > 0.5: Genellikle "doğru tespit" kabul edilir
- IoU > 0.75: Daha sıkı threshold
### Precision ve Recall
- **Precision**: Doğru tespit / Tüm tespitler
- **Recall**: Doğru tespit / Tüm gerçek objeler
### AP (Average Precision)
Precision-Recall eğrisinin altındaki alan. Her sınıf için ayrı hesaplanır.
### mAP
Tüm sınıfların AP ortalaması.
## mAP Varyantları
- **mAP@0.5**: IoU 0.5 threshold ile
- **mAP@0.5:0.95**: 0.5'ten 0.95'e kadar ortalama (COCO standardı)
## Pratik Kullanım
1. Model eğitimi sonrası mAP hesapla
2. Farklı IoU threshold'larında karşılaştır
3. Sınıf bazlı AP analizi yap
YOLO, Detectron2 gibi framework'ler otomatik hesaplama sunar.