转载自：https://blog.csdn.net/qq_41994006/article/details/81051150

基本概念

P-R曲线中，P为图中precision，即精准度，R为图中recall，即召回率。

Example

下面通过具体例子说明。

首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence  score，每一类（如car）的confidence   score保存到一个文件中（如comp1_cls_test_car.txt）。假设共有20个测试样本，每个的id，confidence  score和ground  truth  label如下：​​

接下来对confidence  score排序，得到：

P-R曲线：

我们得到top-5的结果，前score最高的前5个样本，预测label为1，即：

此例中采用top-5评估，也可采用其他评估，如AP50，即当预测框与真实框的IoU值大于这个阈值时，该预测框才被认定为真阳性（True Positive, TP），反之就是假阳性（False Positive，FP）。

在这个例子中，true   positives就是指第4和第2张图片，false   positives就是指第13，19，6张图片。是相对于方框内的元素而言，在这个例子中，confidence   score排在top-5之外的元素为false   negatives和true  negatives，即：

其中，false   negatives是指第9，16，7，20张图片，true   negatives是指第1,18,5,15,10,17,12,14,8,11,3张图片。

那么，这个例子中Precision=2/5=40%，意思是对于car这一类别，我们选定了5个样本，其中正确的有2个，即准确率为40%；Recall=2/6=30%，意思是在所有测试样本中，共有6个car，但是因为我们只召回了2个，所以召回率为30%。此时为下图中第5个样本点。同理图中第一个样本点：P=1，R=1/6，第二个样本点，考虑前两个样本，P=1，R=2/6=1/3。。。

这个例子的precision-recall曲线如下：

实际多类别分类任务中，我们通常不满足只通过top-5来衡量一个模型的好坏，而是需要知道从top-1到top-N（N是所有测试样本个数，本文中为20）对应的precision和recall。显然随着我们选定的样本越来也多，recall一定会越来越高，而precision整体上会呈下降趋势。把recall当成横坐标，precision当成纵坐标，即可得到常用的precision-recall曲线。

AP计算：

接下来说说AP的计算，此处参考的是PASCAL  VOC  CHALLENGE的2010年之前计算方法。首先设定一组阈值，[0, 0.1, 0.2, …, 1]。然后对于recall大于每一个阈值（比如recall>0.3），我们都会得到一个对应的最大precision。这样，我们就计算出了11个precision。AP即为这11个precision的平均值。这种方法英文叫做11-point interpolated average precision。​

当然PASCAL VOC CHALLENGE自2010年后就换了另一种计算方法。新的计算方法假设这N个样本中有M个正例，那么我们会得到M个recall值（1/M, 2/M, ..., M/M）,对于每个recall值r，我们可以计算出对应（r' > r）的最大precision，然后对这M个precision值取平均即得到最后的AP值。计算方法如下：​

相应的Precision-Recall曲线（这条曲线是单调递减的）如下：​

AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏，mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏，得到AP后mAP的计算就变得很简单了，就是取所有AP的平均值。

参考：https://blog.csdn.net/zdh2010xyz/article/details/54293298

补充一点关于IOU的内容，PASCAL VOC比赛默认IOU为0.5，即计算的是mAP@0.5，coco比赛增加了IOU阈值，包括mAP@0.5,mAP@0.75,AP(IOU at 0.5:0.05:0.95)。这里IOU的意思是，当预测框和gt box之间的IOU大于设定的阈值时标注该预测框为正例。

那么完整的检测结果评估过程应该为：

1. 使用自己的算法得到了检测结果，获取了图像集中各检测框包含的目标的类别置信度及其位置信息；

2. 对每个类别的检测框应用NMS消除过于重叠的结果，这个NMS阈值可以自己设定；

3. 对每一个类别：

   若某检测框与gt box之间的IOU超过了设定阈值(VOC就是0.5，COCO就是0.5：005：0.95)则将这样的检测框标注为正类，否则标注其为负类；

   按照分类置信度从高到底排序，设定不同的score阈值时，求取查准率P和查全率R；

   根据数据集的规则，求取当前类别的AP值，如按照VOC数据集2010之后的规则，就是R取$[\frac{1}{N},\cdots ,\frac{N}{N}]$时的各最高P值的均值；

4. 对所有类别的AP求均值，得到mAP；

5. 如果是COCO数据集，上面的mAP也只是针对某一IOU阈值的mAP，还应该对不同的IOU值重复1- 4的过程，最终再求均值，得到mAP@[.5,.95]。