yolo-v2 v3实现笔记 mAP：mean average precision 平均精度均值

mAP计算参考这里：目标检测的评估指标mAP的那些事儿

相关概念：机器学习中 True Positives（真正例TP）、False Positives（假正例FP）、True Negatives（真负例TN）和 False Negatives（假负例FN）指什么

precision：

recall（分母就是Ground Truth）：

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参考文章21: YOLOv2 in PyTorch

参考文章22: A PyTorch implementation of a YOLO v3 Object Detector

参考文章23: YOLOv3 in PyTorch > ONNX > CoreML > iOS

参考文章24: Minimal PyTorch implementation of YOLOv3

参考文章25: pure tensorflow Implement of YOLOv3 with support to train your own dataset

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参考文章：图解 YoloV2

参考文章：YOLOv2训练自己的数据集（VOC格式）

总结

以上是生活随笔为你收集整理的yolo-v2 v3实现笔记 mAP：mean average precision 平均精度均值的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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