【目标检测模型中的一种性能评估指标】
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1.对于某个类别CC，在某一张图片上，首先计算CC在一张图片上的PrecisionPrecision：
Precision=在一张图片上类别C识别正确的个数（也就是IoU>0.5）/一张图片上类别C的总个数Precision=在一张图片上类别C识别正确的个数（也就是IoU>0.5）/一张图片上类别C的总个数
2.依然对于某个类别CC，可能在多张图片上有该类别，下面计算类别CC的APAP指数：
AP=每张图片上的Precision求和/含有类别C的图片数目AP=每张图片上的Precision求和/含有类别C的图片数目
3.对于整个数据集，存在多个类别C1、C2、C3C1、C2、C3：
mAP=上一步计算的所有类别的AP和/总的类别数目mAP=上一步计算的所有类别的AP和/总的类别数目
相当于所有类别的AP的平均值