目标检测评价指标-----mAP

随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet，还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN

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数据集下载：https://www.cityscapes-dataset.com/downloads/ 下载 leftImg8bit_trainvaltest.zip 和 gtFine_trainvaltest.zi

昨天运行yolo系列模型时，先用kmeans聚类得到了anchor，然后训练模型。训练结束后想用kmeans或者其他改进版，重新聚类后得到anchor再训练模型，做一个结果对比。
于是在

图像分割评估代码
参考博客：【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现（零基础从入门到精通系列！）
引言:
语义分割是像素级别的分类