mAP（mean Average Precision）是一個重要的評估指標，廣泛應用於物體檢測和圖像識別領域。它綜合考量了模型的準確性和召回率，能夠全面反映模型在不同閾值下的表現。透過mAP，我們能夠更有效地比較不同算法的優劣，從而推動技術的進步與應用。

在計算物體檢測模型的性能時，平均精度（mAP）是一個關鍵指標。mAP綜合考量了模型在不同閾值下的準確性，能有效反映其整體表現。透過精確的計算方法，我們能更深入了解模型的優缺點，從而進行針對性的優化。掌握mAP的計算，對提升模型性能至關重要。