Darknet: jupyter-notebook中的损失和mAP图表

Darknet是一个开源的深度学习框架，用于实现计算机视觉任务，特别是目标检测和图像分类。它是由Joseph Redmon开发的，被广泛应用于物体识别、行人检测、车辆检测等领域。

在jupyter-notebook中，Darknet可以用于训练和评估深度学习模型。损失和mAP图表是用来监控模型训练过程中的性能指标。

损失图表显示了模型在训练过程中的损失值随着迭代次数的变化情况。损失值是衡量模型预测结果与真实标签之间差异的指标，通过最小化损失值可以提高模型的准确性。

mAP（mean Average Precision）图表用于评估目标检测模型的性能。mAP是一种综合指标，结合了模型的准确率和召回率。它衡量了模型在不同阈值下的精确度，并计算出平均精度。mAP图表可以帮助开发者了解模型在不同类别上的表现，并进行模型的调优和改进。

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