代码地址：https://github.com/CV-deeplearning/calculate_detect_mAP.git
1. mAP的通俗理解
mAP：每个类别AP的平均值。
好了，有小伙伴就会问：那每个类别的AP又是什么意思呢？下面进行解答。
AP：PR曲线与坐标轴围成的面积，面积越大，说明该类别的检测效果越好。
关于AP曲线的详细讲解，请参考我的博客：三分钟带你理解ROC曲线和PR曲线。
2. 代码使用
代码的整体目录如下：
（1）.将你的标注文件以Pacal VOC的形式存放在 ./data/Annotations/ 目录下；
（2）.res.json保存你模型的检测结果，res.json的格式如下：
（3）.当你的标签和数据准备好了以后，运行:python calc_map.py, 得到测试结果，测试结果保存在res.txt中。同时在终端也会打印如下信息：
注：以上的代码可以当做工具使用，欢迎start。