yolov5官方计算的是mAP0.5和mAP0.5:0.95,这两个跟大部分论文里面计算的方法都不太一样,比如coco里面的,会计算一个总的mAP,怎么处理这个问题
yolov5中mAP的计算和coco中mAP的计算有什么区别
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菜鸟的追梦旅行 2021-09-29 16:51关注你好，请问你解决这个问题了吗，能否教一下咋计算yolov5的map
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- 2022-12-16 15:23回答 4 已采纳 可以在 YOLOv5 中找到 map.py 文件，打开该文件后，会看到如下行代码： print('%11s' * len(ap) % tuple(ap), end=' ') print('%11.3
- 2022-05-09 19:49回答 1 已采纳 训练集相当于课后的作业，用于日常的知识巩固验证集相当于月考，用来纠正和强化学到的知识测试集相当于期末考试，用来最终评估学习效果 测试集并不会影响模型最终的性能。
- 2022-04-25 03:42回答 4 已采纳 你说的收敛是指什么？是指map达到指定的值嘛，一般mAP不再升高，那就是收敛了。yolo v5训练还是很快的，一般不超过100次迭代。如果训练的mAP很高，测试时较低，那就是过拟合了，或者说，训练集和
- 2022-08-28 21:02ywyErwin的博客 nms，准确率，召回率，map原理讲解及示例，基于Yolov5代码中对以上指标进行解析，并分析各指标的利弊
- 2023-03-06 20:52回答 1 已采纳 小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:是的，AP或者MAP在30%左右波动是正常的，一般情况下，AP或者MAP要达到50%以上才算是可以接受的水平。要想让AP或者MAP达到50%以上，需要从数据集
- 2022-02-28 18:03回答 2 已采纳 首先，你在数据集过小了，每个类才300个框，77张图片估计验证集也就十几张，容易拟合，高很正常的事情。其次看你的图像复杂程度了，要是煤和矸石都和背景差距大，这也比较区分开，高也是正常的事情。但是你数据
- 2022-08-09 13:53回答 1 已采纳 我没做过这个，但是看起来应该是需要背景的才对。你用能得到作者一样的结果吗？另外，看起来和背景也是有关系的，是不是你去掉背景之后缺少了某些特征的问题？
- 2022-04-05 18:27YOLO（You Only Look Once）是一种高效且准确的目标检测算法，尤其在YOLOv5版本中，它在计算机视觉和深度学习领域具有广泛的应用。这个压缩包“YOLOV5预训练模型.zip”包含了10种不同的预训练权重，使得用户能够快速...
- 2021-08-20 08:14回答 1 已采纳 这不就是求“n叉树的最大深度”的变形吗，常用的方法有深度优先搜索和广度优先搜索深度优先可以用递归实现，求给定map中每个Object含有key的最大深度，然后+1就是给定map的含key的最大深度广度
- 2022-11-17 23:46回答 1 已采纳 计算pr的时候有nms啊，这两个框如果本身重合比较大的话，nms之后会合并为一个框的，就不会影响，如果经过nms之后还是两个框，那就会有影响了，不过影响不会特别的大就是了
- 2016-04-10 23:59回答 1 已采纳 这里的map可不是翻译成图，而是你说的，翻译成映射，也就是键-值对。 graph表示图，也就是节点和节点的关系，和树不同，图中允许有回路。
- 2023-12-09 23:41twinkle 222的博客 如何使用 YOLOv5 生成最佳的 mAP 和训练结果
- 2021-10-11 18:42二分掌柜的的博客 目标检测 YOLOv5 - 如何提高模型的指标，提高精确率，召回率，mAP等 flyfish 文中包括了YOLOv5作者分享的提高模型指标小技巧和吴恩达（Andrew Ng）在做缺陷检测项目（ steel sheets for defects）时遇到的需要提高...
- 2024-05-31 20:30人工智能_SYBH的博客 ⽬标检测算法已⼴泛应⽤于⽆⼈机（UAV）的智能系统 中，例如⾏⼈检测和⻋辆检测。它⾃动执⾏⽆⼈机拍摄照 ⽚的分析过程。然⽽，此类应⽤的最⼤问题在于检测⼩物 体，因为照⽚中的⼤多数物体从更⾼的⾼度变得更⼩。这...
- 2023-07-11 18:10babyai997的博客 OLOv3和YOLOv5都是基于YOLO系列的目标检测算法，它们有一些共同的特点，比如使用Darknet作为主干网络，使用锚框和多尺度特征图进行预测，使用交叉熵损失和均方误差损失进行优化等。
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