[代码解析]如何计算Precision和Recall¶
相关文件：py/metrics/map/voc_map.py
前提条件¶
- 每类的真值边界框个数
TP/FP列表
Precision/Recall¶
小于置信度阈值下的边界框将不参与计算（过滤掉了）。之前已对按置信度排序的边界框进行了TP/FP的判断，所以可以计算出指定置信度阈值下的TP/FP个数
比如置信度阈值为0.5，刚好等同于列表中第9个边界框的置信度，那么之后的边界框将被过滤，仅需统计前10个边界框对应的TP/FP个数。示例如下：
tp = np.sum(TP[:10])
fp = np.sum(FP[:10])
然后就可以计算对应阈值下的Precision/Recall了
Precision = tp / (tp + fp)
Recall = tp / num_ground_truth