目标检测中的precision，recall，AP，mAP计算详解

大雁与飞机

假设现在有这样一个测试集，测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成，如下图所示：
这里写图片描述

假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。

现在做如下的定义：
True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机。
True negatives: 大雁的图片没有被识别出来，系统正确地认为它们是大雁。
False positives: 大雁的图片被错误地识别成了飞机。
False negatives: 飞机的图片没有被识别出来，系统错误地认为它们是大雁。

假设你的分类系统使用了上述假设识别出了四个结果，如下图所示：
这里写图片描述

那么在识别出的这四张照片中：
True positives : 有三个，画绿色框的飞机。
False positives: 有一个，画红色框的大雁。

没被识别出来的六张图片中：
True negatives : 有四个，这四个大雁的图片，系统正确地没有把它们识别成飞机。
False negatives: 有两个，两个飞机没有被识别出来，系统错误地认为它们是大雁。

Precision 与 Recall

Precision其实就是在识别出来的图片中，True positives所占的比率：
这里写图片描述
其中的n代表的是(True positives + False positives)，也就是系统一共识别出来多少照片。
在这一例子中，True positives为3，False positives为1，所以Precision值是 3/（3+1）=0.75。
意味着在识别出的结果中，飞机的图片占75%。

Recall 是被正确识别出来的飞机个数与测试集中所有飞机的个数的比值：
这里写图片描述，通常\(t_p+f_n\)在目标检测中指groundTruth中的真实目标数量，
Recall的分母是(True positives + False negatives)，这两个值的和，可以理解为一共有多少张飞机的照片。
在这一例子中，True positives为3，False negatives为2，那么Recall值是 3/（3+2）=0.6。
意味着在所有的飞机图片中，60%的飞机被正确的识别成飞机.。