物体检测中的mAP含义

1.对于某个类别 C C ，在某一张图片上，首先计算 C C 在一张图片上的 Precision P r e c i s i o n ：

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 P r e c i s i o n = 在 一 张 图 片 上 类 别 C 识 别 正 确 的 个 数 （ 也 就 是 I o U > 0.5 ） / 一 张 图 片 上 类 别 C 的 总 个 数

2.依然对于某个类别 C C ，可能在多张图片上有该类别，下面计算类别 C C 的 AP A P 指数：

AP=每张图片上的Precision求和/含有类别C的图片数目 A P = 每 张 图 片 上 的 P r e c i s i o n 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、C3 C 1 、 C 2 、 C 3 ：

mAP=上一步计算的所有类别的AP和/总的类别数目 m A P = 上 一 步 计 算 的 所 有 类 别 的 A P 和 / 总 的 类 别 数 目

相当于所有类别的AP的平均值