ppdet.metrics.metrics INFO: mAP(0.50, 11point) = 90.94% ppdet.engine INFO: Total sample number: 78, averge FPS: 40.76225163681599

这段代码输出了两行信息。第一行信息显示了在进行目标检测模型评估时，使用 0.5 IoU 阈值和 11 point 插值方式计算得到的 mAP（mean average precision）的值，为 90.94%。这个值可以作为该目标检测模型在测试集上的性能指标之一，可以用来和其他模型进行比较。第二行信息显示了在测试过程中共使用了 78 个样本，并且平均每秒可以处理 40.76 个样本，即模型的平均 FPS（frames per second）。这个指标可以用来衡量模型的运行速度，对于实时目标检测等场景非常重要。

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ppdet.metrics.metrics INFO: Accumulating evaluatation results... ppdet.metrics.metrics INFO: mAP(0.50, 11point) = 90.94% ppdet.engine INFO: Total sample number: 78, averge FPS: 40.76225163681599

这是PaddleDetection目标检测工具中的评估结果，其中mAP(0.50, 11point)表示使用0.50的IoU阈值和11个点的插值方式计算的平均精度（mean Average Precision，mAP）。90.94%表示模型在测试集上的平均精度为90.94%。同时，输出中还包含了测试集样本数（Total sample number）和平均每秒处理帧数（average FPS）。其中，FPS是衡量模型推理速度的指标，表示每秒处理的帧数，数值越大表示模型的推理速度越快。

解释ppdet.metrics.metrics INFO

这里的 `ppdet.metrics.metrics INFO` 是一条日志信息，其中 `ppdet.metrics.metrics` 表示该日志信息来自于 `ppdet.metrics.metrics` 模块，而 `INFO` 表示这是一个信息级别为 INFO 的日志信息。在 PaddleDetection 中，ppdet.metrics.metrics 模块主要用于定义各种评价指标和度量方法，INFO 级别的日志信息通常用于输出一些重要的运行信息，以便用户了解程序的运行状态。