本文探讨了目标检测的重要评价指标，包括准确率、精确率、召回率、F1值和mAP，并提供了相应的代码实现。这些指标用于评估和比较模型的准确性和鲁棒性，帮助优化模型性能。
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是在图像或视频中准确地定位和识别出感兴趣的目标物体。为了评估目标检测模型的性能，我们需要使用一些评价指标来度量其准确性和鲁棒性。本文将详细介绍目标检测模型的常见评价指标，并提供相应的代码实现。
一、常见的目标检测评价指标
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准确率（Accuracy）：准确率是最常用的评价指标之一，它衡量模型在所有检测结果中正确检测出目标的比例。准确率的计算公式如下：
准确率 = 正确检测的目标数 / 总检测的目标数
代码实现如下：
def accuracy(true_positives, false_positives, false_negatives): return true_positives / (true_posi
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