目标检测中的评价指标（Recall, Precision, IOU, AP, MAP）

近期在研究一些用于物体识别的模型，并尝试将其应用于特定场景中。此前已经对一些经典的深度目标检测模型有所了解，例如Faster R-CNN、SSD以及YOLO等。如今真正进行应用时，需要深入理解代码实现。为了能够尽快上手，选择使用较为官方的代码实现，这里我采用的是MMdetection框架。另外还有一篇博客详细介绍了在安装MMdetection过程中遇到的一些问题。不过本文主要旨在记录目标检测与物体识别领域中常用的评估指标。由于单阶段与两阶段检测框架在本质上存在差异，因此所采用的指标也可能有所不同，此处所使用的评价标准通常适用于两阶段的目标检测框架。

IOU (Intersection over Union)

IOU 通常被称作Jaccard index，其主要作用是用来衡量两个Bounding Box之间的重叠程度，数值范围从0到1。
$IOU(A,B)=