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引言
在目标检测模型中，经常会使用COCO评估指标作为评估模型性能优劣的标准，如下图。那么每一行的评估指标的具体含义是什么？本文将详细介绍
COCO评估指标详细说明
以下是 COCO 数据集评估中每个指标的具体含义：
平均精度（Average Precision, AP）
AP (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95（步长为 0.05）范围内，所有类别和所有物体大小的平均精度。
- 值：
0.513
AP (IoU=0.50 | area=all | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值为 0.5 时，所有类别和所有物体大小的平均精度。
- 值：
0.654
AP (IoU=0.75 | area=all | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值为 0.75 时，所有类别和所有物体大小的平均精度。
- 值：
0.637
AP (IoU=0.50:0.95 | area=small | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，小物体（面积小于 32² 像素）的平均精度。
- 值：
0.787
AP (IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，中等物体（面积在 32² 和 96² 像素之间）的平均精度。
- 值：
0.516
AP (IoU=0.50:0.95 | area=large | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，大物体（面积大于 96² 像素）的平均精度。
- 值：
0.630
平均召回率（Average Recall, AR）
AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=1)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 1 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
- 值：
0.117
AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=10)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 10 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
- 值：
0.649
AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 100 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
- 值：
0.810
AR (IoU=0.50:0.95 | area=small | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 100 个目标时的小物体的平均召回率。
- 值：
0.810
AR (IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 100 个目标时的中等物体的平均召回率。
- 值：
0.807
AR (IoU=0.50:0.95 | area=large | maxDets=100)
- 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 100 个目标时的大物体的平均召回率。
- 值：
0.877
参数解释
- IoU：交并比（Intersection over Union），用于衡量预测框与真实框的重叠程度。
- area：物体大小分类：
all：所有物体大小。small：小物体（面积 < 32² 像素）。medium：中等物体（面积在 32² 和 96² 像素之间）。large：大物体（面积 > 96² 像素）。
- maxDets：每张图像最多检测的目标数量。
这些指标综合反映了模型在不同 IoU 阈值、物体大小和检测数量限制下的性能表现。
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