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如何为PASCAL VOC挑战计算检测任务的mAP？
如何为Pascal VOC排行榜的检测任务计算mAP（平均平均精度）？http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 那里说-在第11页：http : //homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf 平均精度（AP）。对于VOC2007挑战，使用插值平均精度（Salton和Mcgill 1986）来评估分类和检测。对于给定的任务和类别，从方法的排序输出中计算出精度/召回曲线。召回率定义为排名高于给定等级的所有阳性示例的比例。精确度是高于该等级的所有示例中来自肯定类别的比例。AP汇总了精度/召回曲线的形状，并定义为一组11个等距召回级别[0,0.1，...，1]的平均精度： AP = 1/11 ∑ r∈{0,0.1,...,1} pinterp(r) 通过采用针对相应召回率超过r：的方法测得的最大精度来内插每个召回级别r的精度pinterp(r) = max p(r˜)，其中p（r〜）是在召回〜r时测得的精度 有关地图：http://0agr.ru/wiki/index.php/Precision_and_Recall#Average_Precision 这是否意味着： 我们计算精度和召回率： A）对于许多不同的值，IoU > {0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1}我们计算真/假正/负值 其中True positive = Number_of_detection with IoU > {0, 0.1,..., 1}，这里说：/datascience//a/16813/37736然后我们计算： Precision = True positive / (True positive …