AP（Average Precision）：平均准确度，即识别的正例有多少在GroundTruth中也是正例
    目标检测任务指标 - 图1：IoU高于0.50的记为识别正确时，识别的准确度（Pascal、VOC的指标）。
    目标检测任务指标 - 图2：IoU高于0.75的记为识别正确时，识别的准确度（严格指标）。
    目标检测任务指标 - 图3：IoU阈值设为0.5~0.95时准确度的平均值，IoU每间隔0.05重新计算一次准确度，最终结果取10个准确度的平均值（0.5、0.55、0.6、……、0.9、0.95）。（主要挑战指标）

    目标检测任务指标 - 图4：对于小目标的AP（面积小于目标检测任务指标 - 图5）
    目标检测任务指标 - 图6：对于中等大小目标的AP（面积位于目标检测任务指标 - 图7至目标检测任务指标 - 图8之间）
    目标检测任务指标 - 图9：对于大目标的AP（面积大于目标检测任务指标 - 图10）

    AR（Average Recall）：平均召回率，即GroundTruth中有多少样本被检测为正例
    目标检测任务指标 - 图11：每张图允许给出100个候选框，此时的平均召回率
    目标检测任务指标 - 图12：每张图允许给出1000个候选框，此时的平均召回率

    目标检测任务指标 - 图13：对于小目标的AR（面积小于目标检测任务指标 - 图14）
    目标检测任务指标 - 图15：对于中等大小目标的AR（面积位于目标检测任务指标 - 图16至目标检测任务指标 - 图17之间）
    目标检测任务指标 - 图18：对于大目标的AR（面积大于目标检测任务指标 - 图19）