目標檢測中的precision, recall, AP, mAP 計算詳解以及PR曲線的繪製

假設現在有這樣一個測試集，測試集中的圖片只由大雁和飛機兩種圖片組成，如下圖所示： 假設你的分類系統最終的目標是：能取出測試集中所有的飛機圖片，而不是大雁的圖片。 現在做如下的定義： True positive: 飛機的圖片被正確地識別成了飛機； True negative：大雁的圖片沒有被識別出來，系統正確地認爲它是大雁； False positive：大雁的圖片被錯誤地識別成了飛機； False

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