目標檢測 指標
查準率：Precision
查準率就是在預測中的正例中為正例的比重
Precision=TP/(TP+FP)
查全率：Recall
查全率是所有的正例有被檢測出來的比例
Recall=TP/(TP+FN)
簡單理解：Precision就是檢索出的條目有多少是準確的，Recall就是所有正確的條目有多少檢測出來了，一般來說兩者是互相影響的，準確率高，召回率就低，準確率低，召回率就高。
F1值
是PR值的調和平均
F1=2*P*R(P+R)
P-R曲線
Pascal voc challenge 計算方法
假設 N 個樣本中有 M 個正樣本，那麼會得到 M 個 Recall 值（1/M,2/M,3/M,...,M/M），每一個 Recall 值都可以計算出相應的 Precision 值，然後對這 M 個 Precision 值取平均值就可以得到最後的 AP值，將 Recall 設為橫座標，Precision 設為縱座標可以畫出 P-R 曲線
影象檢測的AP：
1. 使用區域選擇演算法（如selective search）得到候選區域
2. 對候選區域，計算每一個候選區域和標定框（groud truth）的iou
3. 設定一個iou閾值，大於這個的標為正樣本，小於的標為負樣本，由此得到一個類似於分類時的測試集
4. 將給定的測試集（正負樣本），通過分類器，算出每一個圖片是正樣本的score
5. 設定一個score閾值，大於等於此值的視作正樣本，小於的作為正樣本
6. 根據上一步的結果可以算出準確率和召回率
7. 調節score閾值，算出召回率從0到1時的準確率，得到一條曲線
8. 計算曲線的下面積 則為AP
AP值
對 P-R 曲線求面積就是 AP 的值，在所有類別上的取平均就是 mAP 值
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