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Precision和Recall

先看下面的示意图

其中，黄色部分是系统返回的结果，绿色部分是所有对用户有用的结果。两者的重叠部分，叫做TP: True Positive；而返回结果的剩余部分，叫做FP: False Positive，这部分对用户来说是没有用的；而绿色部分剩下的，叫做FN: False Negative，这部分本来是对用户有用的，但是系统却认为没用；最后剩下的灰色部分，叫做TN: True Negative，就是真的没用的结果。

可以很容易看出, TRUE/FALSE 是从结果是否分对的角度来看的，而 Positive/Negative 表示 我们认为的 "是"还是"不是"。

由上面可知，Precision的计算公式应是

Precision表明系统识别出的结果中，有多少是正确的。

而Recall的计算公式为

Recall表明在所有正确的结果中，系统到底能够检出多少。

需要注意的是，Precision和Recall是成对出现的，单独出现是没有意义的。比如一张图片中有10只猫，识别系统只检测出了一只猫，并且是正确的，那么Precision就是100%，但是Recall却很低，只有10%

下图就是我们经常会看到的P-R图

当Recall越来越大时，如果Precision仍处在一个较高的位置，就说明这是一个好的系统。

F1-Score

F1-Score 或叫 F1-Measure 就是精确值和召回率的调和均值, 也就是

调整下，就是

IoU

交并比IoU(Intersection over Union)衡量的是两个区域的重叠程度，是两个区域重叠部分面积占二者总面积(重叠部分只计算一次)的比例。如下图

需要注意的是，如果IoU为0.5，并不意味着每个框刚好有50%与另外一个框是交叉的，这个比例还要更高。

mAP

先来看AP，即Average Precision，平均精度，是P-R曲线下的面积，可以参考上面的P-R图，AP值越大，效果越好。

mAP是mean Average Precision的缩写，即每一类的AP的平均值，mAP取值范围是0~1，越大越好，它是目标检测算法中最重要的评估指标之一。

经常看到的mAP@0.5，意思就是将IoU设为0.5时，计算mAP，而mAP@.5:.95即表示在不同的IoU阈值(从0.5到0.95，步长是0.05)上的mAP。