目标检测算法基本概念-创新互联

One-stage：YOLO系列，SSD。无筛选，速度快，适合实时，准确率一般。
Two-stage：RCNN，faster-RCNN，经过筛选（RPN区域提议网络，提取候选框的网络）速度一般，准确率高。
mAP:综合衡量检测效果，
FPS:速度
IOU：交并比
交：真实框和预测框交集
并：真实框和预测框并集
TF表示预测是否正确：PN表示预测标签
正确率（Accuracy）=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN) =70%

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精确率（Precision）：精确率代表对正样本结果中的预测准确程度。
P=TP / （TP+FP） = 40/(40+20) = 66.7%

召回率：衡量了分类器对正例的识别能力。
R=TP / （TP+FN）= 40/(40+10) = 80%

置信度阈值：0.9即检测框检测到是物体或者人脸的可能性。
P-R曲线：Precision-Recall曲线
AP：P-R曲线面积(评价指标)
mAP:各个类别的平均精度值
ground-truth bounding box(GT):真实框（图片真实的目标位置）
Predicted bounding box（bBox):预测框。

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