YOLO中mAP50,mAP50-95

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它以其快速的速度和相对较高的准确度而闻名。在评估YOLO模型性能时，常用的指标是mAP（mean Average Precision），特别是mAP@50和mAP@50-95。

1. mAP@50（Mean Average Precision at 50% Intersection over Union, IoU）：这个指标衡量的是模型预测的边界框与真实目标框之间的重叠（IoU）达到50%时的平均精度。高mAP@50值表示模型能准确地定位到目标，即使有些预测位置稍有偏移。

2. mAP@50-95：这个指标是mAP的扩展，它计算的是从IoU 50%到95%的多个阈值下的平均精度。mAP@50-95通常反映了模型对精确定位的追求，因为在现实应用中，我们可能更关注高精度的目标定位，尤其是当IoU超过80%或90%的时候。