mAP@0.5

mAP@0.5：mean Average Precision
通俗来说，就是给每一类分别计算AP，然后做mean平均。

mAP@[.5:.95]（表示为mAP@[.5,.95]）表示在不同IoU阈值（从0.5到0.95，步长0.05）（0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95）上的平均mAP。

在目标检测中，我们常用AP和mAP来评价模型的好坏，但是在很多论文中出现了AP50，AP60等指标，这是什么呢？

AP是指average precision，平均精确率，即多类预测的时候每一类的precision取平均，类似地还有AR，平均召回率。以Cascade R-CNN的一张图为例，AP50，AP60，AP70……等等指的是取detector的IoU阈值大于0.5，大于0.6，大于0.7……等等。可以看到数值越高，精确率越低，表明越难。

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