关于yolo和mmdetection 中mAP的计算问题?
2024-02-17 阅读 12
mAP（mean Average Precision）是评估目标检测模型性能的重要指标之一。在YOLO和mmdetection中，mAP的计算方式略有不同。
在YOLO中，mAP通常是通过计算Precision-Recall曲线下的面积来得到的。首先，根据不同的IoU阈值计算每个类别的Precision和Recall，然后绘制Precision-Recall曲线，最后计算该曲线下的面积作为mAP值。
而在mmdetection中，mAP的计算方式与经典的目标检测评估方法相似，主要包括计算每个类别的Precision和Recall，然后根据不同的IoU阈值计算AP（Average Precision），最后对所有类别的AP取平均值作为mAP值。
总的来说，无论是YOLO还是mmdetection，mAP的计算都是基于Precision和Recall的计算，但具体的实现细节可能有所不同。
更新于 2024年11月17日
