指标概览

AP mAP recall IoU NMS

真阳率（TP）：代表将真实正样本划分为正样本的概率
假阳率（FP）：代表将真实负样本划分为正样本的概率
FN：代表将真实负样本划分为负样本的概率
FP：代表将真实正样本划分为负样本的概率

AP：精度 precision , accuracy
AP = TP/(TP + FP )
评估单类预测出来的正确率

mAP：平均精度 mean precision
mAP = sum(AP) / n_class
评估预测出来所有类的平均正确率

Recall：召回率
realll = TP / (TP + TN)
评估在预测为正的样本中真值为正的样本比例

re: precision 表示预测为正确结果中，由多少是对的，即反映预测准确的参数；但是只是预测准确率很高，但是很多没有预测出来那也是不行的（有100个样本，预测了1个正例，99个反例，而且这个1个正例预测是正确的，那么准确率是100%，单纯的这样来衡量是没有道理的，因为还有99个直接给否定了），所以Recall这个指标就是为了衡量这个问题，一共的正例的样本，成功预测出来多少个，当这两个指标都很高的时候，那么说明这个结果才是好的。

PR图：
以Recall值为横轴，Precision值为纵轴，可以得到PR曲线，Precision与Recall的值呈现负相关，在局部区域会上下波动。

使用PR曲线平衡模型的性能，沿y=x曲线，相交点一般为模型性能较好的点，可以使用此处的权重。