深度学习笔记（八）：目标检测性能评价指标（mAP、IOU..）

一、mAP 　　这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 　　1）True positives(TP):  被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 　　2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数； 　　

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