参考文章：深度学习-目标检测评估指标P-R曲线、AP、mAP
下面通过具体例子说明。
首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence score，每一类（如car）的confidence score保存到一个文件中（如comp1_cls_test_car.txt）。假设共有20个测试样本，每个的id，confidence score和ground truth label如下：
ground truth label通过预测的bbox与ground truth的iou确定为正样本或负样本。
接下来对confidence score排序，得到：
P-R曲线：
我们得到top-5的结果，前score最高的前5个样本，预测label为1，即：
此例中采用top-5评估，也可采用其他评估，如AP50，即当预测框与真实框的IoU值大于这个阈值时，该预测框才被认定为真阳性（True Positive, TP），反之就是假阳性（False Positive，FP）。
在这个例子中，true positives就是指第4和第2张图片，false positives就是指第13，19，6张图片。是相对于方框内的元素而言，在这个例子中，confidence score排在top-5之外的元素为false negatives和true negatives，即：
其中，false negatives是指第9，16，7，20张图片，true negatives是指第1,18,5,15,10,17,12,14,8,11,3张图片。
那么，这个例子中Precision=2/5=40%，意思是对于car这一类别，我们选定了5个样本，其中正确的有2个，即准确率为40%；Recall=2/6=30%，意思是在所有测试样本中，共有6个car，但是因为我们只召回了2个，所以召回率为30%。此时为下图中第5个样本点。同理图中第一个样本点：P=1，R=1/6，第二个样本点，考虑前两个样本，P=1，R=2/6=1/3。。。
这个例子的precision-recall曲线如下：
实际多类别分类任务中，我们通常不满足只通过top-5来衡量一个模型的好坏，而是需要知道从top-1到top-N（N是所有测试样本个数，本文中为20）对应的precision和recall。显然随着我们选定的样本越来也多，recall一定会越来越高，而precision整体上会呈下降趋势。把recall当成横坐标，precision当成纵坐标，即可得到常用的precision-recall曲线。
AP计算：
接下来说说AP的计算，此处参考的是PASCAL VOC CHALLENGE的2010年之前计算方法。首先设定一组阈值，[0, 0.1, 0.2, …, 1]。然后对于recall大于每一个阈值（比如recall>0.3），我们都会得到一个对应的最大precision。这样，我们就计算出了11个precision。AP即为这11个precision的平均值。这种方法英文叫做11-point interpolated average precision。
当然PASCAL VOC CHALLENGE自2010年后就换了另一种计算方法。新的计算方法假设这N个样本中有M个正例，那么我们会得到M个recall值（1/M, 2/M, …, M/M）,对于每个recall值r，我们可以计算出对应（r’ >= r）的最大precision，然后对这M个precision值取平均即得到最后的AP值。计算方法如下：
相应的Precision-Recall曲线（这条曲线是单调递减的）如下：
AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏，mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏，得到AP后mAP的计算就变得很简单了，就是取所有AP的平均值。
