在计算机视觉和图像识别领域，特别是在评估目标检测算法的性能时，mAP（Mean Average Precision）平均精度均值，是一个常用的评价指标。mAP 及其变体是在不同条件下对模型性能进行评估的参数。下面是对这些参数的解释：

1. mAP (Mean Average Precision)：
        mAP 是所有类别的平均精度均值。它是通过计算每个类别的 Average Precision (AP)，然后对这些 AP 值取平均得到的。AP 是一个类别的 Precision-Recall 曲线下的面积。在目标检测任务中，mAP 衡量的是模型对于不同对象类别的检测精度和召回率的综合性能。

2. mAP_50：
        mAP_50 是在 Intersection over Union (IoU) 阈值为 0.5 时的 mAP。IoU 是一个衡量预测边界框和真实边界框重叠程度的指标。mAP_50 特别关注当预测边界框与真实边界框有较高重叠时模型的性能。

3. mAP_75：
        mAP_75 是在 IoU 阈值为 0.75 时的 mAP。这个指标更加严格，因为它只考虑那些预测边界框与真实边界框有很高重叠的情况。mAP_75 通常比 mAP_50 低，因为它的评估标准更加严格。

4. mAP_s：
        mAP_s (small) 通常指的是在小物体上的 mAP。在评估目标检测模型时，小物体的检测是一个挑战，因为它们在图像中占据的像素较少，相对来说难以识别。mAP_s 专门衡量模型在检测小物体上的性能。

注：在目标检测领域，"小样本"（small objects）通常指的是在图像中占据较小区域的目标对象。然而，对于何为"小"并没有一个统一的定义，这通常取决于具体的应用场景和数据集。在不同的研究和评估中，对于小样本的定义可能会有所不同。例如，在COCO数据集中，目标对象的尺寸是根据它们在图像中的面积来分类的，它的"小样本"指的是：目标的面积在[0, 32^2)像素之间。这些目标相对较小，可能在图像中只占据几个像素的区域。

5. mAP_m：
        mAP_m (medium) 指的是在中等大小物体上的 mAP。这个指标关注模型在检测中等尺寸的物体上的性能。

6. mAP_l (large)：
        mAP_l (large) 指的是在大物体上的 mAP。这个指标衡量模型在检测大尺寸物体上的性能。通常情况下，大物体相对容易检测，因此 mAP_l 可能会比 mAP_s 和 mAP_m 高。