yolov5最终得出的mAP50

YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。mAP50是衡量目标检测算法性能的指标之一，表示在IoU（Intersection over Union）阈值为0.5时的平均精度。

YOLOv5在COCO数据集上进行了评估，得出了以下mAP50结果：
- YOLOv5s：mAP50为44.3%
- YOLOv5m：mAP50为51.2%
- YOLOv5l：mAP50为55.4%
- YOLOv5x：mAP50为57.1%

需要注意的是，这些结果是在COCO数据集上的评估结果，具体的mAP50值可能会因应用场景、数据集和模型配置的不同而有所变化。

相关问题

yolov5 保存map数值

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，yolov5保存的map数值是通过计算得出的。在代码中，map50表示mAP@0.5，即每个类别下IOU为0.5的平均精度。而map表示mAP@0.5:0.95，即每个类别下所有IOU阈值的平均精度。这些数值是通过计算每个类别在不同IOU阈值下的平均精度得到的。具体的计算过程可以参考引用\[2\]中的代码。

请注意，这些数值是根据YOLO格式的txt标记文件计算得出的。YOLO格式的txt标记文件包含了每个目标的类别ID、中心坐标、宽度和高度。在转化为计算map的格式时，左上角和右下角的坐标会被计算出来。然后，根据这些标记文件计算每个类别在不同IOU阈值下的精度，并最终得到mAP的数值。

因此，yolov5保存的map数值是通过计算每个类别在不同IOU阈值下的平均精度得到的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5-不同map值计算](https://blog.csdn.net/baidu_40960780/article/details/127843324)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Yolov5的mAP计算——代码解析](https://blog.csdn.net/IThsyi/article/details/123731907)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5计算mAP](https://blog.csdn.net/qq_38412266/article/details/119559719)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]