yolov5中的map怎么算

在Yolov5中，map是指平均精度（mean average precision），它是一种常用的目标检测模型性能评价指标。对于每个类别，map是根据不同的IoU（交并比）阈值计算的。

具体地说，map的计算流程如下：

1. 对于每个类别，根据预测框与真实框之间的IoU值，将预测框排序；

2. 从IoU值最高的预测框开始，计算精度和召回率；

3. 根据不同的IoU阈值，计算各自的精度和召回率，并计算面积（AP）；

4. 对所有IoU阈值的AP取平均值，得到该类别的平均精度（AP）；

5. 对所有类别的AP取平均值，得到模型的平均精度（mAP）。

在Yolov5中，可以通过使用命令行参数--evolve来自动计算map。如果想手动计算，可以使用mAP.py脚本，该脚本会读取模型预测结果和真实标注，并进行map的计算。