AP(Average Precision)即平均精度，是用于對(duì)目標(biāo)檢測算法進(jìn)行性能評(píng)估的常用指標(biāo)之一。

眾所周知，AP 的值就是 PR 曲線與 x 軸和 y 軸所圍成圖形的面積。mAP(mean Average Precision)是針對(duì)多個(gè)類別的目標(biāo)檢測來說的，直接將每個(gè)類別目標(biāo)對(duì)應(yīng)的 AP 進(jìn)行相加然后再求平均即可。那么，在現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目中，在訓(xùn)練出來單目標(biāo)檢測模型（即該模型的檢測目標(biāo)只有一個(gè)類別）之后，我們?cè)撊绾蝸碛?jì)算該模型的 AP 值呢？在本文中，我們將分以下幾步來進(jìn)行介紹：

1.在測試集上對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算出每一個(gè)預(yù)測目標(biāo)框?qū)?yīng)的 Precision 和 Recall

簡單地說就是將測試數(shù)據(jù)集中的每一張圖片逐一送入目標(biāo)檢測模型，分別得到其對(duì)應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。然后在預(yù)測結(jié)果中，對(duì)每一個(gè)預(yù)測目標(biāo)進(jìn)行遍歷，根據(jù)時(shí)間先后順序，每得到一個(gè)預(yù)測目標(biāo)框，就計(jì)算一次當(dāng)前的精確度（Precision）和召回率（Recall）。Precision 和 Recall 的計(jì)算公式如下：

其中，TP 表示預(yù)測準(zhǔn)確的目標(biāo)數(shù)量，F(xiàn)P 表示預(yù)測錯(cuò)誤的目標(biāo)數(shù)量，F(xiàn)N 表示沒有被檢測到的目標(biāo)數(shù)量，GP 表示所有的實(shí)際目標(biāo)的數(shù)量。

計(jì)算出來每一個(gè)預(yù)測目標(biāo)對(duì)應(yīng)的 Precision 和 Recall 之后，將其按照一定格式逐行寫入 log 文件中，方便后續(xù)處理。如：

最終得到的 log 文件，其內(nèi)容如下圖所示：

2.根據(jù) Precision 和 Recall 繪制 PR 曲線

上一步我們得到了模型在測試集上的 Precision 和 Recall 數(shù)據(jù)，并且存在了一個(gè) log 文件中。那么在這一步，我們需要將文件中的內(nèi)容讀取出來，并據(jù)此繪制 PR 曲線。

首先，我們通過下面的 Python 代碼，將 log 文件讀取出來并進(jìn)行部分展示。

代碼運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：

接著，借助 Python 的?matplotlib.pyplot 模塊功能繪制 PR 曲線：

代碼運(yùn)行結(jié)果如下：

3.對(duì) PR 曲線進(jìn)行積分求解，計(jì)算其所圍成圖形的面積

上一步我們完成了PR曲線的繪制，這里我們將借助 Python 的?trapz 模塊進(jìn)行積分求解，最終得到其與橫縱坐標(biāo)軸所圍成圖形的面積，即 AP（Average Precision） 的值。

至此，該單目標(biāo)檢測模型的平均精度就計(jì)算出來了。