ap和map多少算高

在计算机科学和信息技术领域，AP（平均准确率）和mAP（平均准确率均值）是衡量目标检测模型性能的重要指标。AP是指对于每个类别，模型在检测到一个目标时给出正确回归框的准确率，并将各个类别的AP求平均得到mAP。

对于AP而言，在二分类问题中通常大于0.5的AP值可以认为是高的，因为大于0.5代表了模型的性能超过了随机猜测（即50%）的水平。然而，在多类别目标检测中，判断高低则需要结合具体应用场景进行评估。

对于mAP而言，同样需要根据具体问题的需求来评估。一般来说，mAP在0.5~0.7之间可以认为是中等水平，而超过0.7的mAP值可以认为是高的。较高的mAP值意味着模型对于多个类别的目标检测都具有较高的准确率。

需要注意的是，对于AP和mAP而言，数值越高代表模型的性能越好。然而，具体的高低标准仍然需要结合具体的应用场景和问题进行评估，因为不同的任务和需求对模型性能的要求是不一样的。