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从直观理解，一个目标检测网络性能好，主要有以下表现：
把画面中的目标都检测到——漏检少
背景不被检测为目标——误检少
目标类别符合实际——分类准
目标框与物体的边缘贴合度高—— 定位准
满足运行效率的要求——算得快
下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表。
算得快这一点通过 Speed 来体现。而其他因素，使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现。
mean 和 average 都有平均的意思，因此从字面理解，mAP 指标至少从两个方面进行了平均。
mAP 的计算大致可以分解为以下几步：
| 阶段 | 输出 | 关键变量 |
|---|---|---|
| 针对单个目标 | TP、FP、FN | IOU（交并比） |
| 针对单个类别 | PR-Curve、AP | Confidence（置信度） |
| 针对测试集全集 | mAP |
针对不同类型的目标检测网络，模型推理的原始输出可能的形式多种多样。
首先需要完成目标解码，生成标准化的目标列表，至少包含每个目标的：
类别
2DBBox
置信度
这里的置信度与推理使用时的置信度阈值有差别，没有固定的阈值，只要在该通道有响应，都输出为目标。
不同类型的网络，置信度数值的含义也不同，因此也无法设定一个统一的阈值。
针对单个目标，问题简化为分类结果的判定。
首先将 GT (Ground Truth) 和 Predictions 分别按照各自的类别分组。
在每一个类别内，对 GT 和 Predictions 两组数据进行匹配，匹配的依据是 IOU。
匹配结果可能有如下几种：
TP (True Positive)：一个正确的检测，IOU ≥ threshold。即预测的目标分类正确，且边框与 GT 重合度够高。
FP (False Positive)：一个错误的检测，没有匹配上 GT 的目标，或IOU < threshold。即预测的目标分类不正确，或边框与 GT 重合度不够高。
FN (False Negative)：漏检的 GT。即没有被匹配上目标的 Ground Truth。
完成对整个测试集上每个目标的判断后，分类别统计 Precision 和 Recall：
Precision：准确率（查准率），模型只找正确目标的能力。
Precision = TP / (TP + FP)，其中 TP+FP 即模型找到的所有目标。
Recall：召回率（查全率），模型找到所有目标的能力。
Recall = TP / (TP + FN)，其中 TP+FN 即所有的 GT。
在单个目标的处理步骤中，只需要记录TP。则对于所有检测目标，非TP即为FP，对于所有 GT，非TP即为FN。
当设定不同的 Confidence 阈值时，输出的检测目标数量不同，由此计算得到的 Precision 和 Recall 也不同。
根据不同的阈值，可以得到一系列 Precision 和 Recall 的值，连起来即可得到PR曲线。
在实际操作中，将所有目标按照置信度从高到低排序，每一步都只累加一个目标，统计当前的P-R值。
PR曲线示例如上图所示。
PR曲线会有折线的原因。每累加一步，如果：
当前累加的目标是FP，则 Recall 值不变， Precision 值变小，对应图中竖直向下的线段；
当前累加的目标是TP，则 Recall 和 Precision 都变大，对应图中斜向右上方的线段。
至此，针对每一个类别，都计算得到一条PR曲线。
PR曲线与x轴所围成的面积，即为当前类别的AP值。
Average 是指对不同 Confidence 阈值下的结果进行平均。
所有类别AP值的均值，即为 mAP。
mean 是指对不同类别之间结果进行平均。
（1）误检/漏检少、分类准、定位准，这些要求并没有在 mAP 的整个计算过程中一直传导到最终结果。
首先按照目标类别进行分类处理。
在对单个目标的处理中，将IOU作为匹配的指标，将检测到的目标二分类为TP/FP。在选定IOU阈值后，TP/FP的分配也就确定了。在后续的步骤中，目标被抽象为正确/错误两类，但正确或错误的程度被忽略了。
下图为 IOU=0.5 时的极限情况示意：
类似的IOU值实际可能代表的不同情况：
在对所有目标的处理中，主要考察不同的 Confidence 阈值下，检测出正确目标的能力。
因此，误检/漏检少、分类准、定位准这几个要求是按照一种串行的方式，分阶段组织起来的。
（2）问题是多样化的，只用一个指标，没法知道目前的性能瓶颈在哪里。
根据 mAP 的高低，我们只能较为概括地知道网络整体性能的好坏，但比较难分析问题具体在哪。
举几个例子：
如果网络输出的框很贴合，选择合适的 Confidence 阈值时，检出和召回也较均衡，但是目标的类别判断错误较多。由于首先根据类别结果分类处理，只要类别错了，定位、检出和召回都很好，mAP 指标也不会高。但从结果观察，并不能很明确知道，问题出在类别判断上。
比如 Faster-RCNN 系列网络，如果 RPN 部分效果很好，但是 RCNN 部分效果很差，只根据 mAP， 是无法判断出来的。
如果两个网络的其他性能表现都类似，但是输出框的定位精度不同。对于大部分判定为 TP 的目标，一个网络的目标 IOU 值很高，框非常贴合 GT；另一个网络的目标 IOU 值刚刚超过阈值。理论上这样两个网络计算出来的 mAP 值是类似的，但实际使用的表现是有差别的。
（3）mAP 指标关注的点，与实际应用时关注的点，并不完全吻合
mAP 会统计所有 Confidence 值下的 PR值，而实际使用时，会设定一个 Confidence 阈值，低于该阈值的目标会被丢弃，这部分目标在统计 mAP 时也会有一定的贡献。部分针对比赛刷榜的涨点技巧，会关注这部分检测结果对 mAP 的影响。
此外，在 ADAS 应用（特别是车辆检测）中一些比较关心的点，mAP 指标并没有很好地体现。比如：
最关心正前方近处的目标，对远处侧面的目标关注度相对低
关注目标框的下沿和宽度，而对上沿的要求不高
关注连续帧中，同一个目标检测结果的稳定性和连续性
不同的类别错判，严重程度不同（比如卡车误判为客车问题不大，行人误判为车辆问题就比较大）
（1）考察不同 IOU 阈值下的性能表现
在 VOC 标准的 mAP 计算中，只取 IOU=0.5 一个阈值。
MS-COCO 标准对此进行了改进，取0.5:0.05:0.95等间隔的11个阈值，分别统计：
AP：在所有11个 IOU 阈值上计算出来的 mAP 的均值（最主要的度量指标）
AP@.5IOU：阈值取0.5时的 mAP 值（等价于 VOC mAP）
AP@.75IOU：阈值取0.75时的 mAP 值
此外还针对目标大小分别进行了统计：
AP（small）：像素面积小于32^2的目标，在所有11个 IOU 阈值上的AP
AP（medium）：像素面积介于32^2和96^2之间的目标，在所有11个 IOU 阈值上的AP
AP（large）：像素面积大于96^2的目标，在所有11个 IOU 阈值上的AP
此外，还有 AR (Average Recall) 相关的一系列指标。
可见， COCO mAP 对检测性能进行了更全面的评估，改进了单一 IOU 阈值的问题。
COCO mAP 的计算可以直接使用
pycocotools，将检测结果按照规定的格式提供，即可自动完成计算。
（2）统一训练和评测的指标
在网络训练过程中，location 分支的输出通常会用IOU Loss去进行优化，目前已经升级到DIOU或CIOU。
那么在测试过程中，也可以将 IOU 指标替换为类似 DIOU 或 CIOU 的版本，实现更合理的评价，以及训练和评测的统一。
（3）设计更多自定义的指标
mAP 是一个基准指标，属于规定动作，可以用来比较不同网络，包括与开源模型、外部团队开发的模型等进行比较。
此外，基于我们关心的模型性能表现，可以设计一些额外的指标。包括：
mAP 计算过程中，可拆分出来的的一些中间指标
mAP 没有涵盖到的指标
（4）模型使用时的阈值选择
使用模型进行推理时，在目标解码过程中涉及 Confidence 阈值的选取。通常是采用一刀切的方式，选择一个统一的阈值。
在 mAP 的计算过程中，会输出每个类别的PR曲线。一个典型PR曲线的示意如下：
根据PR曲线，既可以找到一个数学意义上的最优点，也可以根据实际使用时，对于误检和漏检的不同容忍程度，选定一个权衡值。
可以根据每个类别的不同情况，选取不同的 Confidence 阈值，来让每一个类别的检测结果达到最优。
在实际操作中，可先根据 class 通道的结果，判定类别，再根据 conf 通道的结果和不同的阈值，筛选检出的目标。
对于类别性质差异较大，类别不均衡现象较为严重的案例，可以实现更理想的输出。
比如，在ADAS应用中，对于车辆目标、行人目标、交通标识目标的识别要求可能存在差异。根据各自的PR曲线去定制阈值，是一个更合理的选择。
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