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【深度学习】目标检测的性能评价指标，mAP_0.5，mAP_0.5,0.95,0.05
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指标有检测精度和检测速度之分：
mAPmAP是一个容易混淆的概念。计算mAP之前先考虑我们有的数值：图片原label的bbox、模型预测的bbox、模型预测的bbox的置信度、模型预测的bbox中目标类别的分类置信度。在YOLO中，最后两个数值会乘起来表示一个置信度数值。
此外，我们还需要确定“IoU数值阈值”和“置信度阈值”，模型的预测能满足“IoU数值阈值”与“置信度阈值”（NMS算法）的结果参与最终混淆矩阵计算。
目标检测有多个类别，一个类别计算出的AP数值，所有类别平均AP数值称为mAP（mean Average Precision）。
原label的bbox与模型预测的bbox的交并比为IoU：
精确率公式： 召回率公式： 精确率和召回率是由混淆矩阵中的数值得到，其中的TP、FP、TN、FN都是会“IoU数值阈值”和“置信度阈值”影响的。
举例来说，当IoU取值为0.5，对于某一个类别，取不同“置信度阈值”，我们会得到不同的TP、FP、TN、FN，也就是不同的P和R，则可以绘制P-R曲线：
得到P-R曲线之后，计算P-R曲线下方的面积【也称为AUC】即是这个类别的AP数值（最大为1）。计算方法多种多样，可以自行搜索。
mAP_0.5即是IoU取值为0.5，计算出模型的mAP数值。
mAP_0.5,0.95,0.05即是 IoU ∈ [0.5 : 0.05 : 0.95] ，每一个IoU计算出一个mAP，最后求平均值。 显然，mAP_0.5,0.95,0.05的数值会比mAP_0.5的数值要小，因为IoU越大，mAP一般就会越小。
参考： https://www.bilibili.com/video/BV13k4y1m7DY/?vd_source=01d48741bf4b441465aae4f2a5c8e70a
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