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yolov5中mAP0.5与mAP0.5:0.9的区别

时间: 2024-01-24 17:18:04 浏览: 206

YOLOV5 实战项目：猫和老鼠图像目标检测数据集

5星 · 资源好评率100%

基于YOLOV5 对猫和老鼠图像数据集的目标检测实战项目，包含代码、数据集、训练好的权重参数，经测试，代码可以直接使用项目大小：59MB 项目迭代了100个epoch，在runs目录下保存了训练结果，在runs/detect目录下保持了网络推理训练集的全部结果，推理效果还不错 map 0.5 为0.9，map0.5：0.95为0.6 关于yolov5训练脚本的参数介绍：https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/136503688 关于yolov5推理脚本的参数介绍： https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/136392838

mAP0.5和mAP0.5:0.9都是用于衡量目标检测模型性能的指标。其中，mAP表示平均精度（mean average precision），是在不同召回率下的精度值的平均数。而0.5和0.5:0.9则是指阈值的不同设置。具体而言，mAP0.5是在IOU阈值为0.5时计算得出的平均精度，即当物体与预测框的交并比（IOU）大于0.5时，认为该预测框正确。而mAP0.5:0.9则是在IOU阈值从0.5到0.9时分别计算得出的平均精度的平均数。在计算mAP0.5:0.9时，会对不同IOU阈值下的平均精度进行加权平均，以反映不同阈值下的预测表现。一般而言，mAP0.5和mAP0.5:0.9都是常用的目标检测模型评价指标。mAP0.5主要用于定量评估模型的整体性能，而mAP0.5:0.9则更能反映模型在不同IOU阈值下的性能表现。

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