目标检测算法性能

• FN:真实标签为正样本，被预测为负样本
• FP：真实标签为负样本，被预测为正样本
• TN：真实标签为负样本，被预测为负样本
• TP:真实标签为正样本，被预测为正样本

Recall 召回率

所有违禁物被正确检测的比率，就是正样本被正确检测出的比率（TP/(TP+FN)）

precision 准确率

所有被判别为违禁物找中违禁物的比率，就是判别为正样本中正样品的比率（TP/(TP+FP)）

误报率 FPR

无违禁物物体的集合照片那个被判定为违禁物的比率
（Fp/(Fp+TN)）

Accuracy为准确率

，反映的是在所有的分类样本中，能够被正确分类的比率，也反映出同时考虑召回率和误报率时算法的综合性能