最近在做目标检测和分类的一个任务，再别人的模型当中，看见人家总是使用mAP去衡量一个模型的好坏或者优劣，而且频次还不少，那这个到底是个什么东东呢？下面来看看
mPA是Object Detection算法中衡量算法的精确度的指标，涉及两个概念：查准率Precision、查全率Recall。对于object detection任务，每一个object都可以计算出其Precision和Recall，多次计算/试验，每个类都 可以得到一条P-R曲线，曲线下的面积就是AP的值，这个mean的意思是对每个类的AP再求平均，得到的就是mPA的值，mPA的大小一定在[0,1]区间。
以上是@阳光灿烂的日子的介绍总结，总结的挺好的
再看看维基百科给的数学解释：
Mean average precision
Mean average precision for a set of queries is the mean of the average precision scores for each query.
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where Q is the number of queries.
嗯，很对，哈哈
