目標檢測效能評價指標mAP、Precision、Recall、IoU
一、mAP
1. TP，FP，FN，TN
（1）TP(True positives)：正確劃分正例個數；正->正；
（2）FP(False positives)：錯誤劃分正例個數；負->正；
（3）FN(False negatives)：錯誤劃分負例個數；正->負；
（4）TN(True negatives)：正確劃分負例個數；負->負；
2. Precison
表示為正確劃分正例個數/全部個數；
3. Recall
表示為預測樣本中實際正樣本數 / 預測的樣本數；
一般來講，召回率越高，準確率越低。
4.PR曲線
P-R曲線即 以 precision
在目標檢測中，每一類都可以根據 recall 和 precision繪製P-R曲線，AP就是該曲線下的面積，mAP就是所有類AP的平均值。
二、IoU
IoU(Intersection over Union) 是一種測量在特定資料集中檢測相應物體準確度的一個標準；在很多檢測中都有用到這種方法，例如RCNN、Faster-RCNN、YOLO；
IoU是一個簡單的測量標註，只要是在輸出中得到一個預測範圍(Bounding Box)的任務都可以用IoU進行測量，為了可以使IoU用於測量任意大小形狀的物體檢測：
（1）Ground-truth bounding box；
（2）演算法計算出的結果；
IoU相當於產生的候選框（candidate bound）與原標記框（ground truth bound）的交疊率或者是重疊率。
以上三張圖從左到右分別是差的，好的，非常好的。
一般認為，IoU>0.5是好的結果，但是在實際應用中，大多數演算法會設定IoU>0.7。
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