mAP（mean average percision）

樣本數量共100個，內含標籤爲1的樣本共60個， 檢索後模型查到50個，其中需要的樣本5個 P(Percision查準率，準確率) = 5/50 = 10% R(Recall召回率) = 5/60 = 8.33% 下面看AP： 畫出PR曲線，每個點（驗證集）的面積代表AP值，面積越大模型越好，加上m(mean)即所有點的平均面積。 mAP = QR指驗證集個數。 參考https://blog.cs

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