目标检测算法评价标准中，mAP是什么？

mAP（mean Average Precision）是目标检测算法中常用的评价指标之一，是对模型性能综合评价的一种指标。它是对每个类别的 Average Precision（AP）取平均值得到的。

在目标检测中，一个类别的AP是通过计算 Precision-Recall 曲线下的面积得到的。Precision 表示预测为正类的样本中，真正为正类的样本的比例；Recall 表示真正为正类的样本中，被正确预测为正类的样本的比例。AP 描述的是 Precision-Recall 曲线下的面积，面积越大，说明模型的性能越好。

mAP 的计算方法是，对于每个类别，先计算该类别的 AP，再对所有类别的 AP 取平均值。这样得到的平均值就是模型的 mAP。

mAP 是目标检测中广泛使用的评价指标，因为它能够综合考虑模型对不同类别的检测效果。在比较不同模型或调整模型参数时，mAP 可以作为一个重要的参考指标。