行人重识别中的CMC和mAP

行人重识别中的对结果的评价指标主要使用累计匹配曲线（Cumulative Matching Characteristics，CMC）和平均准确度（mean Average Precision，mAP）两种评价指标。

mAP

准确率和召回率

准确率（Precision）表示返回的结果中真正相关结果的比率，也称为查准率。

召回率（Recall）表示返回的相关结果数站实际相关结果总数的比率，也称为查全率。

$$P=\frac{A}{A+B}\\ R=\frac{A}{A+C}$$

P-R曲线图

通过准确率和召回率可以绘制出其P-R曲线图，如图所示分别求出召回率在0%，10%，20%，…，100%时的准确率然后绘制出图像。通过观察可以发现，曲线下的面积越大其性能也越好，因此使用P-R曲线图可以很好的对模型进行评价。单个查询的P-R曲线图虽然直观明显，但是难以明确表示两个查询的检索结果。

平均正确率（Average Precision，AP）

使用平均准确率可以实现对多个查询的评价，其中平均的方法包括宏平均（Macro）和微平均（Micro）两种。宏平均对每个查询求出某个指标，然后对这些指标进行算数平均。微平均则将所有查询视为一次查询，将所有查询结果求和然后进行指标计算。

平均准确度（mAP）

mAP则对所有查询的AP求宏平均。