计算机视觉：改进的结果分析——提升mAP75和F1值的实验数据

在计算机视觉领域中，评估模型性能的指标是至关重要的。本文介绍了一项全网首发的实验，旨在改进结果分析的方法，并新增了mAP75和F1值的计算。此外，我们还对原始风格进行了修改，以丰富实验数据。下面将详细介绍实验设计和源代码。

实验设计：
我们的实验基于一个名为results.csv的数据集，其中包含了计算机视觉模型的结果。我们的目标是对这些结果进行分析，并计算出mAP75和F1值。

首先，我们加载results.csv数据，并进行预处理。预处理步骤包括数据清洗、缺失值处理和数据格式转换。下面是代码示例：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("results.csv")

# 数