目标检测中的mAP是什么含义？
1.mAP定义及相关概念
mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值
AP: PR曲线下面积，后文会详细讲解
PR曲线: Precision-Recall曲线
查准率（Precision）: TP/(TP + FP)
查全率（Recall）: TP/(TP + FN) = TP/ all ground truths
TP: IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次）
FP: IoU<=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量
FN: 没有检测到的GT的数量
交并比-Intersection Over Union(IOU)
交并比（IOU）是度量两个检测框（对于目标检测来说）的交叠程度，公式如下：
B_gt 代表的是目标实际的边框（Ground Truth，GT），B_p 代表的是预测的边框，通过计算这两者的 IOU，可以判断预测的检测框是否符合条件，IOU 用图片展示如下：
2.precision和recall的含义
precision和recall的含义， preicision是在你认为的正样本中， 有多大比例真的是正样本， recall则是在真正的正样本中， 有多少被你找到了。
问题核心: 我们需要一个对于score的threshold, 为什么呢? 比如在一个bounding box里， 我识别出来鸭子的score最高， 可是他也只有0.1， 那么他真的是鸭子吗？ 很可能他还是负样本。 所以我们需要一个阈值， 如果识别出了鸭子而且分数大于这个阈值才真的说他是正样本， 否则他是负样本
那么threshold到底是怎么影响precision和recall的呢？ 我们还是用鸭子的例子
如果threshold太高， prediction非常严格， 所以我们认为是鸭子的基本都是鸭子，precision就高了；但也因为筛选太严格， 我们也放过了一些score比较低的鸭子， 所以recall就低了
如果threshold太低， 什么都会被当成鸭子， precision就会很低， recall就会很高
3.mAP的具体计算
由前面定义，我们可以知道，要计算mAP必须先绘出各类别PR曲线，计算出AP。
在VOC2010以前，只需要选取当Recall >= 0, 0.1, 0.2, …, 1共11个点时的Precision最大值，然后AP就是这11个Precision的平均值。
在VOC2010及以后，需要针对每一个不同的Recall值（包括0和1），选取其大于等于这些Recall值时的Precision最大值，然后计算PR曲线下面积作为AP值。
mAP计算示例
下面用一个例子说明 AP 和 mAP 的计算
先规定两个公式，一个是 Precision，一个是 Recall，这两个公式同上面的一样，我们把它们扩展开来，用另外一种形式进行展示，其中 all detctions 代表所有预测框的数量， all ground truths 代表所有 GT 的数量。
AP 是计算某一类 P-R 曲线下的面积，mAP 则是计算所有类别 P-R 曲线下面积的平均值。
假设我们有 7 张图片（Images1-Image7），这些图片有 15 个目标（绿色的框，GT 的数量，上文提及的 all ground truths）以及 24 个预测边框（红色的框，A-Y 编号表示，并且有一个置信度值）
根据上图以及说明，我们可以列出以下表格，其中 Images 代表图片的编号，Detections 代表预测边框的编号，Confidences 代表预测边框的置信度，TP or FP 代表预测的边框是标记为 TP 还是 FP（认为预测边框与 GT 的 IOU 值大于等于 0.3 就标记为 TP；若一个 GT 有多个预测边框，则认为 IOU 最大且大于等于 0.3 的预测框标记为 TP，其他的标记为 FP，即一个 GT 只能有一个预测框标记为 TP），这里的 0.3 是随机取的一个值。
通过上表，我们可以绘制出 P-R 曲线（因为 AP 就是 P-R 曲线下面的面积），但是在此之前我们需要计算出 P-R 曲线上各个点的坐标，根据置信度从大到小排序所有的预测框，然后就可以计算 Precision 和 Recall 的值，见下表。（需要记住一个叫累加的概念，就是下图的 ACC TP 和 ACC FP）
- 标号为 1 的 Precision 和 Recall 的计算方式：Precision=TP/(TP+FP)=1/(1+0)=1，Recall=TP/(TP+FN)=TP/(
all ground truths)=1/15=0.0666 （all ground truths 上面有定义过了） - 标号 2：Precision=TP/(TP+FP)=1/(1+1)=0.5，Recall=TP/(TP+FN)=TP/(
all ground truths)=1/15=0.0666 - 标号 3：Precision=TP/(TP+FP)=2/(2+1)=0.6666，Recall=TP/(TP+FN)=TP/(
all ground truths)=2/15=0.1333 - 其他的依次类推
然后就可以绘制出 P-R 曲线
得到 P-R 曲线就可以计算 AP（P-R 曲线下的面积），要计算 P-R 下方的面积，一般使用的是插值的方法，取 11 个点 [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1] 的插值所得
得到一个类别的 AP 结果如下：
