Изменения

где $A$ и $B$ - предсказанная ограничивающая рамка и настоящиая ограничивающая рамка соответственно. $IoU$ равно нулю в случае непересекающихся ограничивающих рамок и равно единице в случае идеального наложения.

Задача детекции объектов (англ. object detection) {{---}} задача, в рамках которой необходимо выделить несколько объектов на изображении посредством нахождения координат их ограничивающих рамок и классификации этих ограничивающих рамок из множества заранее известных классов. В отличие от классификации с локализацией, число объектов, которые находятся на изображении, заведомо неизвестно. В качестве метрики зачастую используется $mAP$ (mean average precision) {{---}} усреднённая по всем категориям величина средней точности (англ. average precision, AP)

|-valign="top"

|[[Файл:p(r).png|300px|thumb|Зависимость точности от полноты, необходимая для вычисления average presicion (AP)]]

|}