mAP
mAP 即 Mean Average Precision即平均AP值，是对多个验证集个体求平均AP值，作为 object dection中衡量检测精度的指标。
P-R曲线
P-R曲线即 以 precision 和 recall 作为 纵、横轴坐标 的二维曲线。通过选取不同阈值时对应的精度和召回率画出总体趋势，精度越高，召回越低，当召回达到1时，对应概率分数最低的正样本，这个时候正样本数量除以所有大于等于该阈值的样本数量就是最低的精度值。
另外，P-R曲线围起来的面积就是AP值，通常来说一个越好的分类器，AP值越高
最后小小总结一下，在目标检测中，每一类都可以根据 recall 和 precision绘制P-R曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP就是所有类AP的平均值。
IOU（交并比）
IOU 即交并比 即 Intersection-over-Union，是目标检测中使用的一个概念，是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。
IOU表示了产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率
或者说重叠度，也就是它们的交集与并集的比值。相关度越高该值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。
NMS(非极大抑制)
NMS即non maximum suppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。
在物体检测中，NMS 应用十分广泛，其目的是为了清除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。
