Q:
オブジェクト検出の学習時に表示される、Best value validationの（value / epoch）は、一番高かったmean_apの値と、そのエポックの組み合わせでしょうか。
学習後の評価（evaluate_dl_model）では、100%の数値が表示されているのに、学習が終了した時点で（value / epoch）が(0.883/30)でした。
100%なので1ではないのでしょうか。

A:
Best value validationの（value / epoch）は、既定で用意されているIoU閾値群 [0.50, 055, 0.60, 0.65, 0.70, 0.75, 0.80, 0.85, 0.90, 0.95] に対してそれぞれmAP (mean Average Precision) を計算したものの平均です。
COCO-style APと呼ばれる計算手法です。
一方、学習後のネットワーク評価において表示されるものは、指定したIou閾値に対してのmAPです。
評価時は単体IoU閾値、学習時は0.5-0.95までのIoU閾値でmAP計算を行うため異なる値となります。