MS COCO 数据集评价指标 MAP 解释

MS COCO 数据集中的评价指标 MAP（mean average precision）是用于衡量目标检测模型精度的指标。它是通过计算模型的准确率和召回率来得出的，其中准确率是指模型对正确预测的目标数量与所有预测目标数量之比，而召回率是指模型正确预测的目标数量与所有真实存在目标数量之比。MAP 的计算方式是对每个类别的平均精度进行求和，然后除以类别总数，得出的值越高，表示模型的性能越好。通常，在 MS COCO 数据集上，MAP 指标被用于评估目标检测模型的性能。