目标检测mAP的计算公式

目标检测中的mAP是用来评估模型性能的指标，其计算公式如下：

mAP = (AP1 + AP2 + ... + APn) / n

其中，n表示检测出的目标类别数，APi表示第i类目标的平均精度，即：

APi = (TP1i / (TP1i + FP1i)) * (TP2i / (TP2i + FP2i)) * ... * (TPki / (TPki + FPki))

其中，TP表示正确检测出的目标数量，FP表示错误检测出的目标数量，k表示在所有预测框中选择置信度前k个框进行计算。每个类别的APi最终求平均得到mAP。

相关问题

目标检测map计算公式

目标检测中常用的评价指标之一是平均精确度均值（mean Average Precision，mAP）。mAP是通过计算不同类别的平均精确度（Average Precision，AP）得到的平均值。

AP的计算涉及到 Precision 和 Recall。对于每个类别，先计算出不同置信度阈值下的 Precision 和 Recall 值。然后根据不同 Recall 水平下的 Precision 值，计算出 Precision-Recall 曲线。最后，通过计算曲线下面积得到 AP 值。

具体的计算公式如下：
1. 计算 Precision 和 Recall：
Precision = TP / (TP + FP)
Recall = TP / (TP + FN)
其中，TP表示真正例（True Positive），FP表示假正例（False Positive），FN表示假负例（False Negative）。

2. 根据不同 Recall 水平下的 Precision 值绘制 Precision-Recall 曲线。

3. 计算 AP 值：
AP = \(\int_{0}^{1} p(r) dr\)
其中，p(r)表示在 Recall=r 时的 Precision 值。

4. 对于多类别目标检测，需要计算每个类别的 AP 值，并取其平均值作为 mAP。

这是一种常用的计算公式，但在实际应用中可能会有一些微调或变种，以适应具体的数据集和任务。

描述yolov7 mAP计算公式

yolov7 mAP计算公式指的是计算yolov7模型的平均精度（Mean Average Precision，mAP）的数学公式。mAP是评估目标检测算法性能的常用指标之一，它是对模型在所有类别上的准确率的综合评估。

yolov7 mAP计算公式如下：

mAP = 1/n * ∑i=1^n AP(i)

其中，n是模型检测的物体类别数，AP(i)是第i个类别的平均精度。

AP(i)的计算公式如下：

AP(i) = 1/R(i) * ∑j=1^R(i) Precision(j) * Recall(j)

其中，R(i)是第i个类别的目标总数，Precision(j)是第j个检测框的精确度，即检测框与真实框的重叠面积与检测框面积的比值，Recall(j)是第j个检测框的召回率，即检测框与真实框的重叠面积与真实框面积的比值。

在计算AP(i)时，需要对Precision(j)和Recall(j)进行排序，从高到低依次计算，以保证计算结果的正确性。

最终的mAP是对所有类别的AP(i)进行平均得到的。