🌟 mAP指标详解与Python实现 📊
发布时间：2025-04-03 14:51:17来源：
mAP（mean Average Precision）是衡量模型性能的重要指标之一，尤其在目标检测和图像分割任务中备受关注。简单来说，它综合了Precision（精确率）和Recall（召回率），能够全面评估模型的准确性与覆盖能力。💡
首先，mAP的核心在于计算每个类别的Average Precision (AP)，然后取所有类别AP的平均值。这一过程需要对预测结果进行排序，并根据阈值逐步计算Precision和Recall的变化。最终，通过曲线下的面积来确定AP值。🎯
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