YOLO v11添加 mAP85-95
时间: 2025-06-27 16:17:42 浏览: 11
### 实现 mAP 0.85-0.95 指标的计算与评估
为了在YOLO v11中实现mAP 0.85-0.95指标的计算与评估,需理解该指标的意义及其计算方法。mAP (mean Average Precision),即平均精度均值,是衡量目标检测模型性能的关键标准之一[^1]。
对于特定范围内的IoU(Intersection over Union)阈值,如0.85到0.95之间,mAP会综合考虑这一区间内各个阈值下的表现情况来给出最终得分。这意味着不仅需要单独针对每一个设定好的高 IoU 阈值去评测 AP 值,还要取这些 AP 的平均值得到所需的 mAP[@0.85:0.95][^2]。
#### 修改配置文件以支持新的评价方式
要使YOLO v11能够按照上述要求工作,在训练或测试阶段应当调整相应的参数设置:
```yaml
# yolov11.yaml configuration snippet
...
test:
...
iou_thres: [0.85, 0.95] # 设置IOU阈值范围用于计算mAP
```
此部分修改允许框架知道应该在哪几个不同的交并比水平上去统计预测框与真实标签间的匹配关系,并据此得出更精确的结果反馈给开发者。
#### 编写自定义评估函数
如果官方库未提供直接的支持,则可能还需要编写额外代码片段来自定义评估逻辑:
```python
def calculate_map_85_to_95(predictions, ground_truths):
"""
计算指定IOU范围内(0.85至0.95)的mAP
参数:
predictions -- 所有图片中的边界框预测列表
ground_truths -- 对应的真实标注信息
返回:
map_value -- 平均精度均值(mAP)
"""
ious = np.linspace(start=0.85, stop=0.95, num=11).tolist()
ap_scores = []
for iou_threshold in ious:
precision_recall_curve = compute_precision_recall(
predictions=predictions,
ground_truths=ground_truths,
iou_threshold=iou_threshold
)
average_precision = integrate_under_curve(precision_recall_curve)
ap_scores.append(average_precision)
map_value = sum(ap_scores)/len(ap_scores)
return map_value
```
这段Python脚本展示了如何遍历一系列预设的IoU阈值点位,分别求得各处对应的AP分值之后再做一次简单的算术平均运算得到最终想要获得的那个[email protected]:0.95数值。
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