AP(Average Precision)即平均精度，是用于对目标检测算法进行性能评估的常用指标之一。

众所周知，AP 的值就是 PR 曲线与 x 轴和 y 轴所围成图形的面积。mAP(mean Average Precision)是针对多个类别的目标检测来说的，直接将每个类别目标对应的 AP 进行相加然后再求平均即可。那么，在现实项目中，在训练出来单目标检测模型（即该模型的检测目标只有一个类别）之后，我们该如何来计算该模型的 AP 值呢？在本文中，我们将分以下几步来进行介绍：

1.在测试集上对模型进行评估，计算出每一个预测目标框对应的 Precision 和 Recall

简单地说就是将测试数据集中的每一张图片逐一送入目标检测模型，分别得到其对应的预测结果。然后在预测结果中，对每一个预测目标进行遍历，根据时间先后顺序，每得到一个预测目标框，就计算一次当前的精确度（Precision）和召回率（Recall）。Precision 和 Recall 的计算公式如下：

其中，TP 表示预测准确的目标数量，FP 表示预测错误的目标数量，FN 表示没有被检测到的目标数量，GP 表示所有的实际目标的数量。

计算出来每一个预测目标对应的 Precision 和 Recall 之后，将其按照一定格式逐行写入 log 文件中，方便后续处理。如：

最终得到的 log 文件，其内容如下图所示：

2.根据 Precision 和 Recall 绘制 PR 曲线

上一步我们得到了模型在测试集上的 Precision 和 Recall 数据，并且存在了一个 log 文件中。那么在这一步，我们需要将文件中的内容读取出来，并据此绘制 PR 曲线。

首先，我们通过下面的 Python 代码，将 log 文件读取出来并进行部分展示。

代码运行结果如下图所示：

接着，借助 Python 的 matplotlib.pyplot 模块功能绘制 PR 曲线：

代码运行结果如下：

3.对 PR 曲线进行积分求解，计算其所围成图形的面积

上一步我们完成了PR曲线的绘制，这里我们将借助 Python 的 trapz 模块进行积分求解，最终得到其与横纵坐标轴所围成图形的面积，即 AP（Average Precision） 的值。

至此，该单目标检测模型的平均精度就计算出来了。