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這篇文章主要講解了“yolo的mAP是什么意思”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“yolo的mAP是什么意思”吧！
P => precision，即 準確率
R => recall，即 召回率
PR曲線 = >即 以 precision 和 recall 作為 縱、橫軸坐標 的二維曲線。一般來說，precision 和 recall 是 魚與熊掌 的關系
AP值 => Average Precision，即 平均精確度 。
如何衡量一個模型的性能，單純用 precision 和 recall 都不科學。于是人們想到，為何不把 PR曲線下的面積 當做衡量尺度呢？于是就有了 AP值 這一概念。這里的 average，等于是對 precision 進行 取平均 。
mAP值 =>Mean Average Precision，即 平均AP值 。
PR曲線: Precision-Recall曲線
TP: IoU>0.5的檢測框數量（同一Ground Truth只計算一次）
FP: IoU<=0.5的檢測框，或者是檢測到同一個GT的多余檢測框的數量
FN: 沒有檢測到的GT的數量
mAP 計算 公式
由前面定義，我們可以知道，要計算mAP必須先繪出各類別PR曲線，計算出AP。而如何采樣PR曲線，VOC采用過兩種不同方法
在VOC2010以前，只需要選取當Recall >= 0, 0.1, 0.2, ..., 1共11個點時的Precision最大值，然后AP就是這11個Precision的平均值。
在VOC2010及以后，需要針對每一個不同的Recall值（包括0和1），選取其大于等于這些Recall值時的Precision最大值，然后計算PR曲線下面積作為AP值。
感謝各位的閱讀，以上就是“yolo的mAP是什么意思”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對yolo的mAP是什么意思這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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