現在Deep Learningについて学習中の者です。  
質問なのですが、物体検出モデル（YOLO）の評価について「mAP」で評価するのが一般的ですが、「F値」で評価するのは間違いなのでしょうか？

調べた限り、「F値」は適合率と再現率の調和平均で、「mAP」はクラスごとに算出されたAPの平均値であり、APは適合率を縦軸、再現率を横軸にしたとき、自信度順にプロットされたPR曲線の面積から算出されることが分かりました。  
また、mAPではIoUを設定しているため（出力と正解領域の重なりの割合）クラス、位置の予測結果の評価に適しているというのは理解できました。

しかし、適合率や再現率の計算時点で、TP、FPには設定したIoUを考慮した出力結果なので、「F値」で評価できるのはないかないでしょうか。  
（例えば、YOLOでリンゴの画像50枚（各画像に1個のリンゴ）の検出を行うとき、IoUを50%に設定していれば、IoU50以上でリンゴと予測したバウンディングボックスの数＝TP、IoU49以下のリンゴと予測したバウンディングボックスの数＝FP、リンゴなのに予測できなかった数＝FN）

「F値」では評価できない理由があれば、ご教授お願いします。
CC BY-SA 4.0
2022-12-13T13:36:18.307
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question
python 深層学習 画像認識
Detectionにおける評価方法