map map50-95

引用[2]:mAP@.5:.95（mAP@[.5:.95]） 表示在不同IoU阈值（从0.5到0.95，步长0.05）上的平均mAP。mAP是Mean Average Precision的缩写，表示每个类别分别计算AP，然后取平均值。而AP是Precision-Recall Curve图中PR曲线所围成的面积，用来衡量目标检测算法的性能。mAP@.5表示当IoU阈值为0.5时，计算每个类别的AP的平均值。[2][3]

所以，mAP@.5:.95表示在不同IoU阈值范围内的平均mAP值，可以更全面地评估目标检测算法的性能。

相关问题

mAP50 mAP50-95

mAP50和mAP50-95都是衡量目标检测模型性能的指标，其中mAP50表示模型在50%的IoU阈值下的平均精度（mean Average Precision），mAP50-95表示模型在50%到95%的IoU阈值范围内的平均精度。通常来说，mAP50-95比mAP50更能反映模型的性能，因为它考虑了更广泛的IoU阈值范围。

map50和map50-95的含义

mAP50是指在目标检测中，使用IoU阈值为0.50来计算平均精度（mAP）。而mAP50-95是指使用IoU阈值从0.50到0.95，每隔0.05一个间隔，共计算10个mAP值，然后对这10个值取平均得到的平均精度（mAP）。

举个例子，如果我们使用mAP50来评估一个目标检测模型，那么我们会将所有检测到的bounding box与真实的bounding box进行比较，如果它们之间的IoU大于0.50，则认为这个检测结果是正确的。而mAP50-95则会在0.50到0.95之间，每隔0.05一个间隔，计算出10个mAP值，然后对这10个值取平均得到的平均精度（mAP）。

下面是一个使用mAP50和mAP50-95来评估目标检测模型的例子：

# 使用mAP50来评估模型
mAP50 = evaluate_model(model, dataset, iou_threshold=0.50)
print('mAP50: %.3f' % mAP50)

# 使用mAP50-95来评估模型
mAP50_95 = evaluate_model(model, dataset, iou_thresholds=np.arange(0.5, 1.0, 0.05))
print('mAP50-95: %.3f' % mAP50_95)