目标检测评价指标

• IoU(Intersection-over-Union)

IoU 简称交并比，顾名思义数学中交集与并集的比例。假设有两个集合 A 与 B, IoU 即等于 A 与 B 的交集除以 A 与 B 的并集，表达式如下：

在目标检测中，IoU 为预测框 (Prediction) 和真实框 (Ground truth) 的交并比。

• Recall 召回率||查全率 Precision 精确率||查全率
  
  
  两者是相互矛盾的度量，“P-R曲线”正是描述查准/查全率变化的曲线，P-R曲线定义如下：根据学习器的预测结果（一般为一个实值或概率）对测试样本进行排序，将最可能是“正例”的样本排在前面，最不可能是“正例”的排在后面，按此顺序逐个把样本作为“正例”进行预测，每次计算出当前的P值和R值，如下图所示：
  
  若一个学习器A的P-R曲线被另一个学习器B的P-R曲线完全包住，则称：B的性能优于A。若A和B的曲线发生了交叉，则谁的曲线下的面积大，谁的性能更优。但一般来说，曲线下的面积是很难进行估算的，所以衍生出了“平衡点”（Break-Event Point，简称BEP），即当P=R时的取值，平衡点的取值越高，性能更优。