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公式ではありませんが下記サイトの説明が分かりやすかと思います。
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v5ではありますが下記にmAPについての簡単な説明があります。
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[【YOLOv5】物体検出の精度と学習結果ｍAPの読み方について](https://www.tetsumag.com/2023/02/08/309/)
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> 物体検出では、AIの精度はmAPを判断材料に使用します。
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とのことです。
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Precision、Recallについては下記に解説がありました。
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[【Object Detection】物体検出AIを学習させるコツ](https://qiita.com/ground0state/items/01ba52ccc299d9d1e6a0)
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> また、「box_loss」「cls_loss」「dfl_loss」の意味も教えていただきたいと思っています。
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boxはバウンディングボックス、clsはクラス分類のことかと思います。dflについては分かりません。
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v5ではありますが下記にmAPについての簡単な説明があります。
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[【YOLOv5】物体検出の精度と学習結果ｍAPの読み方について](https://www.tetsumag.com/2023/02/08/309/)
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> 物体検出では、AIの精度はmAPを判断材料に使用します。
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とのことです。
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