平均平均精度混淆。 （如果模型根本不进行预测，会发生什么情况
所以，我试图理解什么是平均精度。到目前为止我所了解的。首先，它将检查预测框和接地框是否重叠某些IOU阈值。然后，它将检查预测的框置信度分数，并按置信度顺序对其进行排序。然后，它将在不同的召回值（例如精确召回曲线）上计算AP。因此，基本上，我了解的是该模型所做的所有预测，它将根据置信度得分对预测框进行排序并计算PR曲线。
我以此为参考来了解mAP（https://towardsdatascience.com/breaking-down-mean-average-precision-map-ae462f623a52）
但是，如果模型完全不进行预测，将会发生什么？或如果模型仅做出一个预测并且该预测是正确的。那么，在这种情况下，mAP是一种吗？因为我们将基于模型预测的框对它们进行排序，并且由于模型获得了预测的框，所以正确的mAP将为一。