优化均值平均精度（mAP）的方法在计算机视觉中是非常重要的

优化均值平均精度（mAP）的方法在计算机视觉中是非常重要的。mAP是评估目标检测算法性能的常用指标，它综合考虑了检测准确性和召回率。在本文中，我们将介绍几种常用的方法来优化mAP，并提供相应的源代码。

1. 交并比（Intersection over Union，IoU）阈值的调整：
   IoU是目标检测中常用的度量，它衡量了预测框与真实框之间的重叠程度。通常，当预测框的IoU大于某个阈值时，我们认为该框是正确的检测结果。调整IoU阈值可以对mAP产生显著影响。一般来说，较高的IoU阈值可以提高准确性，但可能导致召回率下降，而较低的IoU阈值可以提高召回率，但可能牺牲一定的准确性。因此，根据具体任务需求，可以通过调整IoU阈值来优化mAP。

   # 以Python代码为例，假设预测框列表为pred_boxes，真实框列表为true_boxes
   def calculate_iou(box1, box2