深度学习之：查全率（召回率recall）和查准率（精确率precision）

看yolo9000时，作者在table2下面提到一句话，是Two exceptions are swithing to a fully convolutional network with anchor boxes and  using the new network...

作者说利用anchor boxes 没有改变mAP，但是增加了召回率。

不明白召回率的含义，百度之，含义如下：

在信息检索领域，精确率和召回率又被称为查准率和查全率，召回率(Recall Rate,也叫查全率)是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率；精度是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率。

那么高的召回率意味着什么呢？

一般来说，由于噪声的存在，召回率和精确率是不成正比的。 研究表明: 在不牺牲精度的情况下,获得一个高召回率是很困难的.召回率越高, 精度下降的很快, 而且这种趋势不是线性的。

所以在precision不变的情况下，提高了recall，意味着这个算法寻找目标，精度高，漏检低，即找的又全又准！！