科研的基础，是要有一套可以客观评价方法效果的指标，这样不同的方法才具有可比性。 而目标检测任务相比图像分类任务更为复杂，随着研究的深入，各种各样的评价指标相继出现，针对不同任务，侧重的评价指标也各不相同，这里对目标检测中出现的基本评价指标做一点总结。

针对正负样本二分类问题，有以下这些指标，这是理解后续内容的基础。

TP（True Positive）：预测为正样本，真值也为正样本； FP（False Positive）：预测为正样本，真值为负样本； TN（True Negative）：预测为负样本，真值也为负样本； FN（False Negative）：预测为负样本，真值为正样本；

对于多分类问题，选定一个类别作为正类，其余皆看作负类，随后计算TP、FP、TN和FN，按照这个逻辑遍历所有类别即可。

Precision（精确度，也叫查准度）：代表预测为正样本的实际为正的概率。 p r e c i s i o n = T P T P + F P . precision = \frac{TP}{TP + FP}. precision=TP+FPTP​. Recall（召回率，也叫查全率、敏感性Sensitivity）：表示所有正样本中预测正确的概率。 r e c a l l / s e n s i t i v i t y = T P T P + F N . recall/sensitivity= \frac{TP}{TP + FN}. recall/sensitivity=TP+FNTP​. Specificity（特异性）：表示所有负样本中预测正确的概率 s p e c i f i c i t y = T N T N + F P . specificity= \frac{TN}{TN + FP}. specificity=TN+FPTN​. F1-score：仅用上述两个指标不好评定到底哪个模型更好，因为会出现一个模型的Precision比另一个模型高，但recall比另一个低的情况。所以出现了F1-score。 F 1 − s c o r e = 2 ∗ p r e c i s i o n ∗ r e c a l l p r e c i s i o n + r e c a l l . F1-score= \frac{2*precision*recall}{precision + recall}. F1−score=precision+recall2∗precision∗recall​. 这些指标延续自分类任务，但在目标检测任务中要如何使用这些公式评价Bbox和GroundTruth的匹配程度呢？引入IoU的概念！并设定一个阈值，只要Bbox和GroundTruth的IoU高于这个阈值，那么我们就认为这个Bbox的预测是正确的，这个阈值一般使用0.5. 其中Sensitivity和Specificity常用于医学领域。

IoU：简单来说就是交并比；用来反映预测检测框和真实检测框的检测效果。 I o U = ∣ A ∩ B ∣ ∣ A ∪ B ∣ . IoU = \frac{\left|{A}\cap{B}\right|}{\left|{A}\cup{B}\right|}. IoU=∣A∪B∣∣A∩B∣​.

AP这个评价指标来自Pascal VOC数据集，它针对VOC07和VOC12两个数据集有两种计算方法，两种计算方法的主要思想不变，细节稍有差别。 我们通常使用VOC07的计算方法。

简单地说，VOC07中的AP就是在平滑后的PR曲线上，从Recall坐标轴上均匀取11个点（0，0.1，…，1.0），然后求对应Precision的均值；VOC12中的AP则是平滑后的PR曲线下方的面积。

PR曲线则是通过设定不同的IoU阈值，计算该类别的Precision和Recall，然后绘制成的图像，如下图。 PR曲线的平滑处理：对PR曲线上的每个点，Precision的值取该点右侧最大的Precision值；另一说是从每个拐点水平向左拉一条线，直到相交。下图所示的即为平滑后的PR曲线。 注意，AP是在单个类别下的，mAP是AP值在多个类别下的均值。

目前目标检测常用的评价指标为基于COCO数据集的评价指标，以YOLOv4为例： 在COCO数据集的评价指标中，AP意义上更接近VOC中的mAP，计算方法大体上同VOC2007方法，但为了提高精度，在PR曲线上采样了100个点进行计算，而且IoU阈值在0.5~0.95的区间上每隔0.05计算一次AP，取最后的平均值作为AP的最后结果。

AP50：IoU阈值为0.5时的AP测量值 AP75：IoU阈值为0.75时的AP测量值 APs：对于小目标（小于32×32）的AP值 APm：对于中等目标（大于32×32小于96×96）的AP值 APL：对于大目标（大于96×96）的AP值

有关COCO的评价指标和VOC的评价指标到底用哪个好，一般来说COCO的评价指标显然更加详细，但也并不是说VOC的评价指标就没有了意义，更多来说还是要根据所研究任务的关注点选择合适的评价指标。（在YOLOv3论文最后的讨论部分，也有作者锐评COCO评价指标，大家有兴趣可以去看看，还是很轻松有趣，但也不乏思考的讨论）