yolov4 map

YOLOv4的mAP是指在训练过程中使用"map"选项得到的平均精度（mean average precision）。根据引用和引用提供的信息，可以使用以下命令来训练YOLOv4并显示mAP的变化曲线：

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4-custom.cfg yolov4.conv.137 -map

其中，`cfg/voc.data`是数据集的配置文件路径，`cfg/yolov4-custom.cfg`是YOLOv4的配置文件路径，`yolov4.conv.137`是预训练权重文件路径。通过在命令行最后加上"-map"选项，训练过程中会显示map的变化曲线。

另外，根据引用提供的信息，PP-YOLO是对YOLOv3进行了优化和改进的模型，其精度和推理速度都超过了YOLOv4模型。然而，没有直接提到PP-YOLO的mAP值。

因此，如果你想了解YOLOv4的mAP值，可以使用上述命令进行训练，并观察训练过程中map的变化情况。

相关问题

yolov4的map

YOLOv4的mAP（mean Average Precision）是一种用于评估目标检测算法性能的指标。mAP是通过计算不同类别的Precision-Recall曲线下的面积来得到的。

在YOLOv4中，mAP是通过以下步骤计算得出的：
1. 首先，对于每个类别，根据预测框与真实框之间的IoU（Intersection over Union）值，计算出Precision和Recall。
2. 然后，根据不同的置信度阈值，计算出一系列的Precision和Recall值。
3. 接下来，根据Precision-Recall曲线下的面积，计算出每个类别的Average Precision（AP）。
4. 最后，将所有类别的AP求平均，得到mAP。

mAP是一个常用的评估指标，它综合考虑了检测算法在不同类别上的准确率和召回率。较高的mAP值表示算法在目标检测任务上具有较好的性能。

yolov5 mAP

yolov5的mAP是指平均精度（mean average precision），是一种用于评估目标检测算法性能的指标。在yolov5中，mAP是通过计算预测框和真实框之间的IoU（交并比）来确定的。当IoU大于一定阈值时，预测框被视为正确的检测结果。yolov5使用的是COCO数据集的mAP评估方法，该方法将IoU阈值设置为0.5。在训练过程中，yolov5会输出每个类别的mAP值，以及所有类别的平均mAP值。

如果你想在yolov5中计算mAP，可以按照以下步骤进行操作：
1. 在训练过程中，设置--project参数为你的项目名称，--name参数为你的模型名称，--iou-thres参数为0.5，--task参数为val，以便在验证集上计算mAP。
2. 训练完成后，在yolov5/runs/train/项目名称/模型名称/文件夹中找到最新的results.txt文件，该文件包含了每个类别的mAP值和平均mAP值。
3. 如果你想在测试集上计算mAP，可以使用yolov5/detect.py脚本，并设置--task参数为test，--weights参数为你的权重文件路径，--conf参数为你的置信度阈值，--iou-thres参数为0.5，--save-txt参数为True，以便保存检测结果。
4. 在yolov5/runs/detect/文件夹中找到最新的results.txt文件，该文件包含了每个类别的mAP值和平均mAP值。