yolov5 coco不同尺寸评估标准

YOLOv5是一个用于目标检测的深度学习模型，而COCO（Common Objects in Context）是一个常用的目标检测数据集。在评估YOLOv5模型在COCO数据集上的性能时，通常会使用不同尺寸的输入图像进行评估。

评估标准一般包括以下几个指标：

1. mAP（mean Average Precision）：平均精度均值，是目标检测任务中常用的评估指标之一。mAP是通过计算不同类别的平均精度（AP）并取平均得到的。AP表示在不同的IoU（Intersection over Union）阈值下，模型对目标的检测精度。

2. Recall（召回率）：指模型在所有正样本中正确检测出的样本数与所有正样本数之间的比例。在目标检测任务中，Recall通常与IoU阈值一起使用，例如常见的IoU阈值为0.5。

3. Precision（精确率）：指模型在所有预测为正样本的样本中真正为正样本的比例。在目标检测任务中，Precision通常与IoU阈值一起使用，例如常见的IoU阈值为0.5。

这些评估指标可以帮助我们了解模型在不同尺寸的输入图像上的性能表现，并进行模型的比较和选择。在评估过程中，可以使用不同尺寸的输入图像进行测试，然后根据评估标准来比较模型的性能。