目标检测领域中 mAP 值的详细计算方法解析 目标检测任务里 mAP 评价指标的具体计算步骤 详解目标检测技术中 mAP 值的完...

资源下载链接为： https://pan.xunlei.com/s/VOYaD-317q743E_7bSEaLSmlA1?pwd=x8id 在 MAP 目标检测里，mAP 值（平均精度均值）是评估模型性能的关键指标，计算需按步骤开展。首先得明确几个基础概念，像真实框（标注的目标位置与类别）、预测框（模型输出的目标位置、类别及置信度），还有用于判断预测是否准确的 IOU（交并比）阈值，常用阈值为 0.5，也会根据需求调整。 接着进行正负样本判定。把模型输出的所有预测框按置信度从高到低排序，之后逐个与同类别真实框计算 IOU。若 IOU 大于设定阈值，且该真实框未被其他预测框匹配，这个预测框就判定为正样本（TP）；若 IOU 小于阈值，或匹配的真实框已被占用，就判定为负样本（FP）；没被任何预测框匹配的真实框，则视为漏检的正样本（FN）。 然后计算单类别的精度（Precision）和召回率（Recall）。精度是正样本数量除以正样本与负样本数量之和（TP/(TP+FP)），召回率是正样本数量除以正样本与漏检正样本数量之和（TP/(TP+FN)）。通过调整置信度阈值，可得到多组精度和召回率数据，以召回率为横轴、精度为纵轴绘制 P-R 曲线，曲线下面积就是该类别的 AP 值（平均精度）。 最后计算 mAP 值，将所有类别的 AP 值求平均，结果就是 mAP 值。mAP 值越高，说明模型在各类别目标检测中的综合性能越好，能更准确地识别目标并减少漏检、误检情况。不同场景下可能会采用不同的 IOU 阈值计算 mAP，比如 [email protected] 表示 IOU 取 0.5 时的计算结果，[email protected]:0.95 则表示在 IOU 从 0.5 到 0.95、步长 0.05 的多个阈值下计算 AP 后再求平均，以此更全面地评估模型性能。