mAP (mean average precision)
mAP (mean average precision) 当预测的包围盒和真实包围盒的交并比大于某一阈值(通常为0.5)，则认为该预测正确。对每个类别，我们画出它的查准率-查全率(precision-recall)曲线，平均准确率是曲线下的面积。之后再对所有类别的平均准确率求平均，即可得到mAP，其取值为[0, 100%]。
交并比(intersection over union, IoU)
算法预测的包围盒和真实包围盒交集的面积除以这两个包围盒并集的面积，取值为[0, 1]。交并比度量了算法预测的包围盒和真实包围盒的接近程度，交并比越大，两个包围盒的重叠程度越高。
