Epoch：就是针对同一批数据，利用各类算法（比如梯度下降算法），优化训练的次数，理论上训练次数越多，损失函数越小，准确度越高。（训练的次数）
评估方式：top5：（排序取前多少个） AP50：IOU的阈值大于0.5

召回率 就是用你查出来的正确的数量除以所有正确的数量，可以跟准确率对比着记忆，
准确率是用你查出来的正确的数量除以所有的数量（包含正确和不正确的数量）。
P-R曲线：P-R曲线中，P为图中precision，即精准度，R为图中recall，即召回率。
Iou：（预测值框∩真实值框）/（预测值框∪真实值框） 设计一个值x 大于x取1 小于x取0
AP:AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏（假设这N个样本中有M个正例，那么我们会得到M个recall值（1/M, 2/M, …, M/M）,对于每个recall值r，我们可以计算出对应（r’ >= r）的最大precision，然后对这M个precision值取平均即得到最后的AP值。）
Map：取所有AP的平均值。（衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏）