mAP是一种物体检测器准确率的度量方法，是不同的召回率值下的最大精确度的平均值。听起来很复杂，但实际上是挺简单的，我们举个例子来说明。在这之前，我们先快速的回顾一下精确度，召回率和IoU。

精确率&召回率

精确率度量的是你的预测的准确率，也就是你预测出来的正样本里有多少是正确的。

召回率度量的是找到所有的正样本的能力，比如，你可以在top K的预测里，找到80%的可能的正样本。

下面是数学上的定义：

比如说，癌症的测试：

IoU (交并比)

IoU 度量的是两个区域的重合程度，这个可以度量物体检测中的预测的边界框对比ground truth框（真实的边界框）的好坏。

IoU definition

AP

我们用一个简单的例子来说明如何计算平均平均精确率（AP）,在你的数据集里，我们总共有5个苹果。我们得到了一个模型的对苹果的所有的预测，然后使用预测置信度进行排序（从高到低）。第二列表明这个预测是不是正确，如果是正确的，它和ground truth的IoU ≥ 0.5。

我们来计算前3行的精确度和召回率，所以总共是3个预测，有2个是正确的，总共的ground truth正样本数是5。

Precision 是TP占所有预测是正样本的比例= 2/3 = 0.67。

Recall 是TP占所有实际的正样本的比例 = 2/5 = 0.4。

召回率值在上升，因为我们包含了越来越多的正样本，但是精确率在上上下下，我们画个精确度和召回率的图。

AP的思想可以看做是找到precision-recall图下面的面积。但是我们在估计这个值之前首先会对这个锯齿状的图形进行平滑。

我们使用recall ȓ 的值为0, 0.1, 0.2, …, 0.9 和1.0 的地方画图，对于任意的召回率 recall ≥ ȓ，用最大的精确率值来代替精确率值。

实际上，在图中可视化会更加容易，我们发现最高的精确率值（绿色曲线）在召回率值 (0, 0.1, 0.2, …, 0.9 和1.0)的右边。

AP（平均精确率）是这11个recall值下的最大精确率的平均值。

这个和找到所有的绿色曲线下的面积很接近了，然后除以11。这是更加精确的定义。

pinterp(0.7) 表示找出下面的黄色框中的最大值:

在我们的例子中，AP = (5 × 1.0 4 × 0.57 2 × 0.5)/11

mAP只是所有的类别的平均，在许多数据集中，常常就叫做AP。

PASCAL VOC中的AP

PASCAL VOC是一个非常流行的物体检测的数据集。对于PASCAL VOC竞赛，如果 IoU > 0.5，预测认为是正样本。然而，如果对相同的物体有多个预测框，那么把第一个认为是正样本，其余的是负样本。PASCAL VOC的mAP和我们说的AP是一样的。

COCO mAP

最近的论文趋向于只给一个 COCO数据集的结果。对于 COCO ，AP是多个IoU（最小的IoU认为是匹配上的正样本）上的平均值。AP@[.5:.95]对应的是，IoU从 0.5 到 0.95 时的AP的平均值，步长是0.05，对于COCO竞赛，AP是10个IoU在80个类别上的平均。

这里是YOLOv3的AP结果。

mAP@.75意思是IoU=0.75时的mAP.