深度學習之：查全率（召回率recall）和查準率（精確率precision）
看yolo9000時，作者在table2下面提到一句話，是Two exceptions are swithing to a fully convolutional network with anchor boxes and using the new network...
作者說利用anchor boxes 沒有改變mAP，但是增加了召回率。
不明白召回率的含義，百度之，含義如下：
在資訊檢索領域，精確率和召回率又被稱為查準率和查全率，召回率(Recall Rate,也叫查全率)是檢索出的相關文件數和文件庫中所有的相關文件數的比率，衡量的是檢索系統的查全率；精度是檢索出的相關文件數與檢索出的文件總數的比率，衡量的是
那麼高的召回率意味著什麼呢？
一般來說，由於噪聲的存在，召回率和精確率是不成正比的。 研究表明: 在不犧牲精度的情況下,獲得一個高召回率是很困難的.召回率越高, 精度下降的很快, 而且這種趨勢不是線性的。
所以在precision不變的情況下，提高了recall，意味著這個演算法尋找目標，精度高，漏檢低，即找的又全又準！！
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