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目标检测中COCO评估指标中每个指标的具体含义说明：AP、AR

article 2026/2/7 14:35:16

《------往期经典推荐------》

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项目名称	项目名称
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3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】	66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】	68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】	70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统】	72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统】
73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统】	74.【基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统】
75.【基于深度学习的遥感视角船只智能检测系统】	76.【基于深度学习的胃肠道息肉智能检测分割与诊断系统】
77.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】	78.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】
79.【基于深度学习的果园苹果检测与计数系统】	80.【基于深度学习的半导体芯片缺陷检测系统】
81.【基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测与诊断系统】	82.【基于深度学习的运动鞋品牌检测与识别系统】
83.【基于深度学习的苹果叶片病害检测识别系统】	84.【基于深度学习的医学X光骨折检测与语音提示系统】
85.【基于深度学习的遥感视角农田检测与分割系统】	86.【基于深度学习的运动品牌LOGO检测与识别系统】
87.【基于深度学习的电瓶车进电梯检测与语音提示系统】	88.【基于深度学习的遥感视角地面房屋建筑检测分割与分析系统】
89.【基于深度学习的医学CT图像肺结节智能检测与语音提示系统】	90.【基于深度学习的舌苔舌象检测识别与诊断系统】
91.【基于深度学习的蛀牙智能检测与语音提示系统】	92.【基于深度学习的皮肤癌智能检测与语音提示系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
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《------正文------》

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
在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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