除非另有说明，否则AP和AR在多个交汇点（IoU）值上取平均值。具体来说，我们使用10个IoU阈值0.50：0.05：0.95。这是对传统的一个突破，其中AP是在一个单一的0.50的IoU上计算的（这对应于我们的度量APIoU=.50 ）。超过均值的IoUs能让探测器更好定位。

AP是所有类别的平均值。传统上，这被称为“平均准确度”（mAP，mean average precision）。我们没有区分AP和mAP（同样是AR和mAR），并假定从上下文中可以清楚地看出差异。

AP（所有10个IoU阈值和所有80个类别的平均值）将决定赢家。在考虑COCO性能时，这应该被认为是最重要的一个指标。

在COCO中，比大物体相比有更多的小物体。具体地说，大约41％的物体很小（面积 962）。测量的面积（area）是分割掩码（segmentation mask）中的像素数量。

AR是在每个图像中检测到固定数量的最大召回（recall），在类别和IoU上平均。AR与提案评估（proposal evaluation）中使用的同名度量相关，但是按类别计算。

所有度量标准允许每个图像（在所有类别中）最多100个最高得分检测进行计算。

除了IoU计算（分别在框（box）或掩码（mask）上执行）之外，用边界框和分割掩码检测的评估度量在所有方面是相同的。