目标检测中 yolo 的mAP是什么含义？

mAP定义及相关概念

P => precision，即 准确率
R => recall，即 召回率
PR曲线 = >即 以 precision 和 recall 做为 纵、横轴坐标 的二维曲线。通常来讲，precision 和 recall 是 鱼与熊掌 的关系
AP值 => Average Precision，即 平均精确度 。
       如何衡量一个模型的性能，单纯用 precision 和 recall 都不科学。因而人们想到，哎嘛为什么不把 PR曲线下的面积 当作衡量尺度呢？因而就有了 AP值 这一律念。这里的 average，等因而对 precision 进行 取平均 。
mAP值 =>Mean Average Precision，即 平均AP值 。
PR曲线: Precision-Recall曲线
TP: IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次）
FP: IoU<=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量
FN: 没有检测到的GT的数量

mAP 计算 公式

 

mAP的具体计算

由前面定义，咱们能够知道，要计算mAP必须先绘出各种别PR曲线，计算出AP。而如何采样PR曲线，VOC采用过两种不一样方法

在VOC2010之前，只须要选取当Recall >= 0, 0.1, 0.2, ..., 1共11个点时的Precision最大值，而后AP就是这11个Precision的平均值。

在VOC2010及之后，须要针对每个不一样的Recall值（包括0和1），选取其大于等于这些Recall值时的Precision最大值，而后计算PR曲线下面积做为AP值。