这里我们先理解一下AP的概念
AP的概念主要是根据ROC曲线的面积来求取的，ROC曲线的面积又是根据准确率和召回率来获得的
准确率的说明: 被判断为正样本中，实际被判断为正确的正样本的个数
召回率的说明:实际的正样本中，被判断为正确的正样本的个数
以上图为例
当阈值在0.9时，判断为正样本的个数时1，正确的个数是1， 因此此时的准确率是1/1 = 100%
当阈值为0.9时，判断为正样本的个数为1， 正确的个数是1， 这里有3个正样本, 因此此时的召回率是1/3 = 0.33%
当阈值为0.8时，判断为正样本的个数是2，正确的个数是1， 因此此时的正确率是1/2 = 50 %
当阈值为0.8时，判断为正样本的个数是2，正确的个数是1， 这里有3个正样本， 因此此时的召回率是1/2 = 50%
当阈值为0.7时，判断为正样本的个数为3，正确的个数是2， 因此此时的正确率是2/3 = 66.6%
当阈值为0.7时，判断为正样本的个数为3，正确的个数为2， 这里有3个正样本，因此此时的召回率是2/3 = 66.6%
将上面的结果画在一副横纵坐标准确率，横坐标召回率的图上
计算这个结果的面积: 
MAP的意思是计算各个类别的AP值，求取平均
比如有两类，类A的AP值是0.5，类B的AP值是0.2，那么mAP=（0.5+0.2）/2=0.35
