CXX目标识别学习二 ---- MAP

一、什么是TP、TN、FP、FN

在了解MAP之前，首先要知道TP、TN、FP、FN究竟是什么

TP（True Positives） ：其指的是被分配为正样本，而且实际上也是正样本。
FP（False Positives）：其指的是被分配为正样本，但实际上是负样本。
TN（True Negatives）：其指的是被分配为负样本，而且实际上也是负样本。
FN（False Negatives）：其指的是被分配为负样本，但实际上是正样本。

二、什么是Precision和Recall和ACC

知道了TP、TN、FP、FN后我们还要了解Precision和Recall和ACC。
Precision指的是精度：分类器认为是正类并且确实是正类的部分占分类器认为是正类的比例 TP/TP+FP
Recall指的是召回率：分类器认为是正类并且确实是正类的部分占所有确实是正类的比例。 TP/TP+FN
ACC 代表 Accuracy即准确率：准确率表示预测样本中预测正确数占所有样本数的比例，计算公式为：ACC = （TP+TN）/（TP+FP+TN+FN）

三、什么是MAP

终于说到了MAP，那么我们首先了解下AP，这就要联系到上面所说的Precision和Recall。

对于目标检测而言任务，每一个类都可以计算出其Precision和Recall，通过合理的计算，每个类都可以得到一条P-R曲线，曲线下的面积就是AP的值。
而MAP就是均值平均精度，mAP = 所有类别的平均精度求和除以所有类别