文章介绍了在计算机视觉领域优化模型结果展示的方法，通过新增mAP和F1值的打印输出，提供更直观的模型准确率和综合性能信息。优化后，代码计算并显示mAP和F1值，界面更加简洁美观，便于理解模型性能。
优化结果展示：新增mAP和F1值的打印输出
在计算机视觉领域，模型的性能指标往往是我们关注的焦点。而展示模型训练结果时，除了指标图表，打印输出也是一种常用的方式。为了更加丰富、准确地展示模型的效果，我们在原有的结果打印输出上进行了优化。
具体地，我们在原有的打印输出中新增了mAP和F1值的输出，让读者可以更加直观地了解模型的准确率以及综合性能。同时，为了让结果更加易读易懂，我们还进行了原始风格的修改，让界面更加简洁美观。
下面是我们优化后的代码：
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('results.csv')
# 计算mAP和F1值
mAP 
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