yolo的mAP是什么意思

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mAP定义及相关概念

P => precision，即 准确率
R => recall，即 召回率
PR曲线 = >即 以 precision 和 recall 作为 纵、横轴坐标 的二维曲线。一般来说，precision 和 recall 是 鱼与熊掌 的关系
AP值 => Average Precision，即 平均精确度 。
如何衡量一个模型的性能，单纯用 precision 和 recall 都不科学。于是人们想到，为何不把 PR曲线下的面积 当做衡量尺度呢？于是就有了 AP值 这一概念。这里的 average，等于是对 precision 进行 取平均 。
mAP值 =>Mean Average Precision，即 平均AP值 。
PR曲线: Precision-Recall曲线
TP: IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次）
FP: IoU<=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量
FN: 没有检测到的GT的数量

mAP 计算 公式

mAP的具体计算

由前面定义，我们可以知道，要计算mAP必须先绘出各类别PR曲线，计算出AP。而如何采样PR曲线，VOC采用过两种不同方法

在VOC2010以前，只需要选取当Recall >= 0, 0.1, 0.2, ..., 1共11个点时的Precision最大值，然后AP就是这11个Precision的平均值。

在VOC2010及以后，需要针对每一个不同的Recall值（包括0和1），选取其大于等于这些Recall值时的Precision最大值，然后计算PR曲线下面积作为AP值。

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