TP (Ture Positive) ：檢測爲正樣本，結果正確，即正樣本檢測爲正樣本
TN（Ture Negative）：檢測爲負樣本，結果正確，即負樣本檢測爲負樣本
FP（False Positive） ：檢測爲正樣本，結果錯誤，即負樣本檢測爲正樣本
FN（False Negative ：檢測爲負樣本，結果錯誤，即正樣本檢測爲負樣本
以車輛檢測爲例，正樣本就是車輛，負樣本就是不是車輛的其他物品
TP就是把車輛檢測爲車輛，是檢測正確的那部分
TN就是把非車輛的物品檢測爲非車輛，檢測正確
FP就是把非車輛的物品檢測爲車輛，檢測錯誤
FN就是把車輛檢測爲非車輛，檢測錯誤
看下面這張圖，還是以汽車爲例子，以整個矩形代表總的樣本，其中白色的就是正樣本（車輛），黑色的爲負樣本（非車輛）
下面開始檢測，我們最理想的檢測結果是，將全部的車輛都檢測爲車輛，所有的非車輛檢測爲非車輛，然而結果總是會不盡人意，假設檢測結果如下，紅色的圓是檢測到的車輛，左半圓是汽車檢測到汽車，即TP，剩餘的白色面積是也汽車但是沒有檢測出來，把車輛檢測爲非車輛，即FN；右邊紅色半圓是非車輛檢測爲車輛，即FP，剩餘的黑色面積爲非車輛檢測爲非車輛即TN；
即下圖
由圖可知，FN+TP+FP+TN=全部樣本數
AP（平均準確率）=TP/（TP+FP）
即檢測出來正確的樣本個數佔總檢測到數目的百分比
Recall（召回率）=TP/（FN+TP）
即檢測到的正確的正樣本數佔總正樣本數的個數
上面是一個種類的平均準確率，總類別的平均準確率mAP爲各個類別AP相加和除以類別總數