試験H13-321_V2.5 トピック1 問題34 スレッド
Huawei H13-321_V2.5のリアル試験問題集
問題 #: 34
トピック #: 1
問題 #: 34
トピック #: 1
The mAP evaluation metric in object detection combines accuracy and recall.
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ThemAP(mean Average Precision) metric in object detection combinesprecisionandrecall, not accuracy and recall. mAP is calculated by averaging the Average Precision (AP) across all classes in a dataset. Precision measures how many predicted positives are correct, while recall measures how many actual positives are identified. Accuracy, on the other hand, is a general metric for classification tasks and is less suitable for object detection where class imbalance and localization are important.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"mAP evaluates object detection performance by considering both precision and recall across all classes, providing a balanced measure of detection accuracy and completeness." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Object Detection Metrics
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"mAP evaluates object detection performance by considering both precision and recall across all classes, providing a balanced measure of detection accuracy and completeness." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Object Detection Metrics
Suzuki 2025-08-30 08:41:03
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