根据上一篇随笔：目标检测理论（1），我们已经明白了两个概念：IOU（交并比）和NMS（非极大值抑制）。

 

1. 这里我们继续介绍两个概念：

• Precision(准确度):    模型预测的所有目标中，预测正确的比例。
• Recall(召回率):          所有真实目标中，模型预测正确的目标比例。

 

• 在目标检测中，其具体计算方法：
  • 　　TP（True Positive）  :   IoU>0.5的检测框数量（同一ground truth只算一次）
  •        FP（False Positive） :  IoU<=0.5的检测框数量（或者是检测到同一个ground truth的多余检测框的数量）
  •        FN  (False Negative)  :  没有检测到的 ground truth的数量

 因此，

• Precision的计算方法为： TP/(TP+FP)
• Recall的计算方法为：      TP/(TP+FN)