yolov5训练好的模型指标

YOLOv5模型的性能指标通常使用AP（mean Average Precision）来衡量。mAP是目标检测任务中常用的评估指标，用于衡量模型在不同类别上的精度。

在YOLOv5中，mAP的计算方式与其他目标检测算法类似。它通过计算模型预测框与真实标注框之间的重叠程度来确定检测结果的准确性。具体而言，mAP将不同IoU（Intersection over Union）阈值下的精度值进行平均，通常使用IoU阈值为0.5的mAP作为主要性能指标。

然而，具体的模型指标取决于你在训练过程中所使用的数据集和设置。因此，要获取YOLOv5训练好的模型指标，你需要根据自己的数据集和训练设置进行训练，并在验证集上进行评估。通过调整模型参数和训练策略，你可以优化模型性能并得到更好的指标结果。