在什么情况下yolov3的map比faster rcnn高

Yolov3和Faster RCNN都是目标检测算法，但它们的实现方式有所不同。Yolov3是一种基于单阶段检测器的方法，它将目标检测看作是一个回归问题，通过预测目标的边界框和类别实现目标检测。而Faster RCNN则是一种基于两阶段检测器的方法，它首先生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归，最终得到目标检测结果。

在实际应用中，Yolov3相对于Faster RCNN具有以下优势：

1.速度快：Yolov3使用了Darknet-53网络，运行速度比Faster RCNN快得多。

2.泛化能力强：Yolov3使用多尺度训练和测试，可以检测各种大小的目标，具有较强的泛化能力。

3.检测精度高：Yolov3在一些数据集上的mAP比Faster RCNN高。

因此，在一些需要实时目标检测的场景下，Yolov3的mAP可能比Faster RCNN高。但在其他场景下，Faster RCNN的mAP可能会更高。