什么是目标检测中的平均精度均值(mAP)？

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 计算机视觉界已经集中在度量 mAP 上，来比较目标 检测系统 的性能。在这篇文章中，我们将深入了解平均精度均值 (mAP) 是如何计算的，以及为什么 mAP 已成为 目标检测 的首选指标。 目标检测的快速概述 在我们考虑如何计算平均精度均值之前，我们将首先定义它正在测量的任务。目标检测模型试图识别图像中相关对象的存在，并将这些对象划分为相关类别。例如，在医学图像中，我们可能希望能够计算出血流中的红细胞 (RBC)、白细胞 (WBC) 和血小板的数量，为了自动执行此操作，我们需要训练一个对象检测模型来识别这些对象并对其进行正确分类。 EfficientDet（绿色）与 YOLOv3（黄色）的示例输出 这两个模型都预测了图片中细胞周围的边界框，然后他们为每个边界框 ………………………………