检测模型的评估指标可以通过统计推断的框架来描述目标检测模型。我们注意产生类错误的概率和第二类错误，通常用准确度和召回率来描述。准确率描述了模型的准确程度，即有多少结果是正面的例子;召回率描述了模型的完整程度，即我们的模型预测了多少样本。对于积极的例子。不同的任务对两种类型的错误具有不同的偏好，并且如果某种类型的错误没有超过某个阈值，则经常尝试减少另一种类型的错误。在检测中，map（）将这两个错误作为统一指标考虑在内。
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