mAP50 和 mAP50-95 是用来评估目标检测模型（如图像中物体检测）性能的两种指标，常用在计算机视觉领域。这些指标主要用来衡量模型识别物体的准确性。下面是这两个指标的具体含义：
- mAP50 (mean Average Precision at 50% IOU)：
- 这是平均精确度均值（mean Average Precision，mAP）的一种形式，其中采用50%的交并比（Intersection over Union, IOU）作为阈值。
- IOU是一个衡量预测框（模型对物体位置的预测）与真实框（物体实际位置）之间重叠程度的指标。
- 当IOU至少为50%，即预测框和真实框至少有50%的重叠时，预测才被认为是正确的。
- mAP50计算的是在此IOU阈值下，模型在所有类别和所有检测难度上的平均性能。
- mAP50-95：
- 这个指标是在多个不同的IOU阈值（通常是从50%到95%，间隔5%）下计算mAP，然后取这些mAP值的平均。
- 它提供了一个更全面的评估，因为它不仅考虑到较容易的情况（例如50%的IOU），也考虑到更严格的情况（例如95%的IOU）。
- 这种方法更加严格，能更好地衡量模型对物体位置精确预测的能力。
简而言之，mAP50 主要关注模型在较低准确度阈值下的表现，而 mAP50-95 则提供了一个在从较低到较高准确度阈值全范围内模型表现的综合评估。这使得mAP50-95成为一个更全面严格的性能评估指标。