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【深度学习】目标检测的性能评价指标，mAP_0.5，mAP_0.5,0.95,0.05指标mAPmAP_0.5mAP_0.5,0.95,0.05

【深度学习】目标检测的性能评价指标，mAP_0.5，mAP_0.5,0.95,0.05指标mAPmAP_0.5mAP_0.5,0.95,0.05

计算mAP之前先考虑我们有的数值：图片原label的bbox、模型预测的bbox、模型预测的bbox的置信度、模型预测的bbox中目标类别的分类置信度。此外，我们还需要确定“IoU数值阈值”和“置信度阈值”，模型的预测能满足“IoU数值阈值”与“置信度阈值”（NMS算法）的结果参与最终混淆矩阵计算。精确率和召回率是由混淆矩阵中的数值得到，其中的TP、FP、TN、FN都是会“IoU数值阈值”和“置信度阈值”影响的。目标检测有多个类别，一个类别计算出的AP数值，所有类别平均AP数值称为mAP（
深度学习机器学习 2024-10-15
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