指标
1、汉明损失
选前两个最大概率（不softmax），设置为1，计算 pred和label不同的数目/label数
2、覆盖率
概率排序，选择包含全部标签1最大数目
3、1-错误率
最大概率的在不在label里
4、排序损失
统计label对应的pred是否有比它大值
5、平均精确率
label对应的pred在 真label和全部label的比值
6、平均准确率
所有标记都预测正确才是1
7、P R F1
F1 Micro 不考虑标签的差异，直接统计全部P和R
F1 Macro 考虑标签的差异，单独计算每个样本的P和R
8、我们的是【和云识别一样】
卡阈值，按类别统计P和R，F1, 再除于类别？？
9、cal_score
每个样本算一个TP/(TP+FP+FN），求平均
卡阈值 每类平均
f1=iouscore*2/（iouscore+1）此时只是单个样本满足
累计求和去平均后不满足
10、map
每一类按照正样本数目卡阈值得到P和R，计算ap值，
但是这要怎么infer呢，看一下yolo计算方式
N个二分类
参考
- https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100159150
- https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100180553
- http://doc.codingdict.com/sklearn/13/
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/41637556
- https://www.zhihu.com/question/35486862/answer/462683110
- https://www.cnblogs.com/XBWer/p/13503796.html
- https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/79717470
- https://blog.csdn.net/Yvesx/article/details/110932595
- https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/79858186
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/33372046
- https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/114121003
- https://blog.51cto.com/liguodong/4925397
- https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MzU5NjQyMQ==&mid=2247485728&idx=1&sn=c8294d3252c0135e16a68c1824f7e374&chksm=eb21a04adc56295cbac9bf44a687480171d4759a8bfab9f06fda0b05ebdfb2ac1b6ea6f76e39#rd
- https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTY4Mzg1Mw==&mid=2247520170&idx=2&sn=e65705dee0c33048ba42b68dfcd67fa4&chksm=fd840948caf3805e68b1bca0f84b1a57934dd0b0fe782bbf7d7c8b55ebec997d39d5f3be609f#rd
