mAP_0.5,0.95,0.05
时间: 2023-10-09 12:11:45 浏览: 50
mAP_0.5,0.95,0.05 是计算目标检测模型性能的指标之一,它是在不同的 Intersection over Union (IoU) 阈值下计算平均精度 (mAP)。具体来说,它是在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 以 0.05 为步长的范围内计算的 mAP,因此可以为我们提供更全面的模型性能评估。
相关问题
map@0.5和map@0.5:0.95啥意思
引用\[1\]和\[2\]解释了mAP@0.5和mAP@0.5:0.95的含义。mAP@0.5表示在IoU阈值为0.5时的平均精度(mean Average Precision),而mAP@0.5:0.95表示在不同IoU阈值范围(从0.5到0.95,步长为0.05)上的平均精度。\[1\]\[2\]这两个指标通常用于评估目标检测算法的性能。引用\[3\]进一步解释了在不同数据集中的标记方式。在Pascal VOC数据集中,mAP通常标记为mAP@0.5,表示使用固定的IoU阈值0.5来计算平均精度。而在MS-COCO数据集中,mAP标记为mAP@0.5:0.95,表示在多个IoU阈值范围上计算平均精度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [mAP@0.5与mAP@0.5:0.95的含义,YOLO](https://blog.csdn.net/perfect_ch/article/details/117480528)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [mAP@0.5 与 mAP@0.5:0.95 是什么意思,YOLOv5](https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/122109519)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
map0.5和map0.95
mAP@0.5表示在IoU阈值为0.5时的平均准确率。这意味着只有当检测框与真实目标的重叠区域大于等于50%时,才会将其视为正确的检测结果。mAP@0.95表示在IoU阈值为0.95时的平均准确率。这意味着只有当检测框与真实目标的重叠区域大于等于95%时,才会将其视为正确的检测结果。根据引用和,mAP@0.95的数值通常会比mAP@0.5的数值要小,因为较高的IoU阈值要求更严格的检测准确性。在Yolo系列中,mAP@0.5的效果通常较好,但mAP@0.95的效果较差。可能是因为过高的IoU阈值对于检测框的位置要求过高,同时,ground truth(真实标注)也可能存在一些误差,导致无法达到高精度性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [mAP@0.5 与 mAP@0.5:0.95 是什么意思,YOLOv5](https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/122109519)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【深度学习】目标检测的性能评价指标,mAP_0.5,mAP_0.5,0.95,0.05](https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/127740011)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [mAP@0.5与mAP@0.5:0.95的含义](https://blog.csdn.net/frighting_ing/article/details/121197733)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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