yolov5 map计算公式

Yolov5中的mAP（mean Average Precision）计算公式是根据Pascal VOC的标准进行计算的。具体的计算过程如下：

1. 首先，对于每个类别，将预测框按照置信度从高到低进行排序。

2. 然后，根据预测框的置信度和真实框的重叠程度（IoU），计算每个预测框的Precision和Recall。

3. 接着，根据不同的置信度阈值，计算Precision-Recall曲线。

4. 最后，根据Precision-Recall曲线下的面积来计算每个类别的AP，并取所有类别AP的平均值得到mAP。

具体的公式如下：

1. Precision = True Positive / (True Positive + False Positive)

2. Recall = True Positive / (True Positive + False Negative)

3. Precision-Recall曲线下的面积可以通过插值的方法进行计算，常用的有11-point插值和AP插值两种方法。

4. 最后，mAP可以通过计算所有类别的AP的平均值得到。

需要注意的是，Yolov5中的mAP计算可能会有一些细微的差别，具体的实现细节可以参考Yolov5的源代码或相关文档。