yolov7中精确度和召回率

YOLOv7是目标检测算法YOLO系列的最新版本。精确度和召回率是评估目标检测算法性能的重要指标。其中，精确度是指模型检测出来的结果中有多少是正确的，召回率则是指所有真实目标中有多少被模型检测出来了。通常情况下，精确度和召回率是相互矛盾的，增加精确度可能会降低召回率，反之亦然。

在YOLOv7中，作者通过一系列的改进措施，如引入SPP模块、使用CSPDarkNet53作为骨干网络等来提升模型的精确度和召回率。具体而言，YOLOv7在COCO数据集上的表现较好，其mAP（平均精确度）达到了51.2%，而召回率则达到了88.3%。