目标检测任务

评价指标：

IoU 衡量的是模型预测的框（Prediction）和真实的标签框（Ground Truth）的重叠程度。

$IoU = \frac{预测框 \cap 真实框}{预测框 \cup 真实框}$

mAP@50（在某些框架如 PASCAL VOC 中也直接简写为 mAP）是指：当 IoU 阈值设为 0.5 时的平均精度。

判定标准： 只要模型预测框与真实框的 IoU 大于 0.5，且类别正确，就认为这个预测是“正确的”（True Positive）。
作用： 它相对比较“宽松”。它主要考察模型有没有定位到物体以及分类是否正确。如果你的应用场景对物体边界的极度精确度要求不高（比如检测路面上的大卡车），mAP@50 是一个非常直观的参考。

在你的 MambaVision 训练日志中，单独出现的 mAP 通常指的是 COCO 标准的 mAP（也写作 mAP@[.50:.95]）。

判定标准： 它不是只看某一个阈值，而是计算 IoU 在 0.50, 0.55, 0.60, …, 0.95 这 10 个阈值下的 AP 值，最后再取平均。
作用： 它非常“严苛”。
- 如果模型只是模糊地圈出了物体，它的 mAP@50 可能很高，但 mAP@75 或 mAP@95 会很低，导致最终平均下来的 mAP 也不高。
- 它衡量的是模型的综合定位精度。 指标越高，说明模型预测的框与物体边缘贴合得越完美。

mAP@50评价能不能找到目标物体

mAP评价目标对的准不准（预测框和标记框）

综上，我们这里的mAP并不是字面上的mAP，而是 IoU 在 0.50, 0.55, 0.60, …, 0.95 这 10 个阈值下的 AP 值，最后再取平均。而mAP的字面意思是将所有类别的 AP 取平均值。

可视化训练图

由于原文非病理数据集，比较意义不大。

模型配置 (BBox mAP)	数据集	mAP (综合)	mAP@50	mAP@75
MambaVision-B (原文)	MS COCO	54.2	72.7	58.9
你的模型 (MambaVision-B)	你的病理数据集	38.8	63.8	40.5
数值差距	-	-15.4	-8.9	-18.4

第二次训练中各类指标

类别	mAP	mAP_50	mAP_75	表现评价
ballooning (球化)	0.581	0.770	0.668	极佳 (惊艳)
steatosis (脂肪变性)	0.550	0.718	0.709	优秀且极其稳定
fibrosis (纤维化)	0.202	0.584	0.077	较差 (定位精准度极低)
inflammation (炎症)	0.183	0.415	0.117	极差 (识别与定位双重困难)

MMDetection系列，配置好，开箱即用，哪怕是用自己修改的模型（如修改了mambaVison）。

我不用做哪些？

选好相关框架，我不用做“评估”，不用写数据读取和预处理（只需按照指定格式如COCO），不用自己写数据增强，不用针对大图手写切片。

这是最规范的做法。比如：

mamba_v1_base.py（基准模型）
mamba_v2_modified_block.py（修改了某个模块）
mamba_v3_lr001.py（调了学习率）
物理隔离： 框架会自动创建三个文件夹：work_dirs/mamba_v1_base/、work_dirs/mamba_v2_modified_block/ 等。
完全独立： 每个实验的权重、日志、备份的配置文件都是独立的。
结论： 强烈建议采用这种方式。 以后写论文时，你只需要对照文件夹名字就能立刻找到对应的数据。