yolov6 评估指标

Yolov6是一个目标检测算法，常的评估指标包括以下几个：

1. Precision（精确率）：精确率表示检测结果中真正例（True Positive）的比例，即被正确检测出的目标数量与检测结果中所有正例（True Positive + False Positive）的比值。

2. Recall（召回率）：召回率表示检测结果中真正例的比例，即被正确检测出的目标数量与真实目标总数量的比值。

3. Average Precision（平均精确率）：平均精确率是根据不同的置信度阈值计算得出的精确率的平均值。它综合考虑了不同置信度下的检测结果。

4. Mean Average Precision (mAP)（平均精确率均值）：mAP是对不同类别的平均精确率取平均得到的指标，用于衡量整个模型在多个类别上的性能。

5. Intersection over Union (IoU)（交并比）：IoU用于衡量检测框与真实框之间的重叠程度。通常情况下，如果两个框之间的IoU大于某个阈值，则认为检测是正确的。

这些指标可以帮助评估Yolov6模型在目标检测任务上的性能和准确度。