mAP

在目标检测领域，mAP（mean Average Precision）是评估模型性能的核心指标。它通过计算不同交并比（IoU）阈值下的平均精度（AP），并取所有类别的平均值，来综合衡量检测器的定位与分类能力。理解mAP的计算逻辑是优化模型的第一步。 其核心思想是衡量模型预测的边界框（Bounding Box）与真实标注框（Ground Truth）的重合程度…

在深度学习的目标检测任务中，mAP（Mean Average Precision，平均精度均值）是评估模型性能的核心指标。它综合考量了模型在不同类别上的检测精度，能够全面反映模型在定位和分类两方面的能力。与单一指标相比，mAP对模型性能的评估更为稳健和全面。 mAP的计算基础是混淆矩阵中的四个关键元素：真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（…

在目标检测任务中，模型性能的评估至关重要。精确率（Precision）和召回率（Recall）是两个基础指标，但它们各自独立无法全面衡量模型的好坏。精确率关注的是预测为正例的样本中有多少是真正的正例，而召回率关注的是所有真实的正例中有多少被成功预测出来。这两个指标通常存在权衡关系。 为了平衡精确率与召回率，并提供一个单一、综合的评估标准，平均精度（Avera…