Yolov3在COCO数据集上AP的表现

在COCO 2017数据集上，YOLOv3算法的性能指标如下：

- AP（平均精度）：55.3%
- AP50（50% IoU的平均精度）：74.4%
- AP75（75% IoU的平均精度）：60.3%
- APs（小目标的平均精度）：33.0%
- APm（中等目标的平均精度）：58.7%
- APl（大目标的平均精度）：69.9%

其中，AP表示对所有物体类别的平均精度，AP50、AP75、APs、APm、APl分别表示50% IoU、75% IoU、小目标、中等目标、大目标的平均精度。这些指标是衡量物体检测算法性能的重要指标，YOLOv3在COCO数据集上的表现较为优秀。

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YOLOv3在COCO数据集上的AP值

在COCO数据集上，YOLOv3的Average Precision (AP)值取决于物体类别和不同的IoU阈值。以下是某些类别和IoU阈值下的AP值：

- 人 (person): AP@IoU=0.50-0.95: 56.4%
- 狗 (dog): AP@IoU=0.50-0.95: 50.5%
- 汽车 (car): AP@IoU=0.50-0.95: 46.8%
- 鸟 (bird): AP@IoU=0.50-0.95: 34.1%
- 飞机 (airplane): AP@IoU=0.50-0.95: 43.1%

需要注意的是，这些AP值是基于COCO2017测试集计算的，并且可能会随着模型和数据集版本的更新而发生变化。此外，YOLOv3的性能还取决于许多其他因素，如训练数据量、图像分辨率和模型参数等。