日志展示
指標說明：
AP值表示正確識別物體的個數占總識別出的物體個數的百分數
AR值表示正確識別物體的個數占測試集中物體的總個數的百分數
IoU值即生成的框/掩膜與數據集中的標准的面積之交處於面積之並
Area表示識別物體的尺寸，其中：small<32^2，32^2<medium<96^2 ，large>96^2
maxDets每個圖像的最大檢測閾值
mAP@[.5:.95](someone denoted
mAP@[.5,.95]) means average mAP over different IoU thresholds, from 0.5 to 0.95, step 0.05 (0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95).
要理解AP和AR的意義，參考下圖：
Precision就是TP/TP+FP，也就是提交給用戶的結果里邊，究竟有多少是對的
Recall是TP/TP+FN也就是一共有這么多的有用結果，系統究竟能判定出來多少是有用的
參考：
https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics
https://blog.csdn.net/asasasaababab/article/details/79994920