mAP详解及VOC和COCO mAP的不同之处

P-R曲线：使用recall - max_precision 对绘制的曲线。某类的AP 值等于其P-R曲线下的面积。

在评测时，COCO评估了在不同的交并比(IoU)[0.5:0.05:0.95]共10个IoU下的AP，并且在最后以这些阈值下的AP平均作为结果，记为mAP@[.5, .95]。

而在Pascal VOC中，检测结果只评测了IOU在0.5这个阈值下的AP值。

因此相比VOC而言，COCO数据集的评测会更加全面：不仅评估到物体检测模型的分类能力，同时也能体现出检测模型的定位能力。因此在IoU较大如0.8时，预测框必须和真实的框具有很大的重叠比才能被视为正确。