网络的输出有置信度和bbox的位置。根据这两个的综合评价得到一个准确的指标:ap,map。
参考:https://blog.csdn.net/qq_35916487/article/details/89076570

网络的输出按照置信度排序:
在这里插入图片描述根据不同的置信度阈值得到多组precision和recal序列。根据不同的p-r值画出pr曲线。
在这里插入图片描述这个曲线连接起来的面积就是ap值。
如果有多类目标,求一个平均值就是map值。
以上这种方法只根据置信度得到的多组p-r值。一般默认iou阈值是0.5.即大于0.5的认为是目标。这种方法得到的map称为mAP@.5

还有一种是mAP@.5:.95。是把iou从0.5~0.95,每隔0.05计算一个map,最后把这些map求平均得到的。

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