昨天深夜调一个RT-DETR的变体模型，推理结果肉眼看着挺准，但一上测试集mAP直接掉了5个点。同事凑过来看了一眼说：“你FPS上去了，但mAP崩了，这买卖划算吗？” 这话让我愣了半天——我们到底该用什么尺子量模型？mAP：别被一个数字骗了mAP这玩意儿，新手容易盯着那个最终数字较劲。我早期就犯过这错：某个类别的AP冲到0.9，整体mAP看着漂亮，实际部署时某个关键类别漏检得一塌糊涂。# 计算每个类别的AP，这里有个细节要注意forcls_idinrange(num_classes):# 按置信度排序预测框sorted_indices=np.argsort(
【RT-DETR实战】142、模型跑得欢，指标怎么看？聊聊那些让你又爱又恨的评估数字
发布时间：2026/6/5 18:07:31
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