CorrosionStain: 2521 (tp:596, fp:1925) Crack: 9717 (tp:957, fp:8760) Efflorescence: 1545 (tp:307, fp:1238) ExposedBars: 2246 (tp:606, fp:1640) Spallation: 3342 (tp:762, fp:2580)对于目标检测，按照各个类别的tp、fp求得的精确率高、查全率低，并且每个类别的真实目标框数量如下：CorrosionStain: 666 Crack: 1072 Efflorescence: 343 ExposedBars: 635 Spallation: 816，分析造成精准率高但是召回率低的原因？

根据提供的信息，可以看出目标检测中各个类别的精确率高、召回率低。这种情况可能由以下原因导致：

1. 类别不平衡：每个类别的真实目标框数量差异较大，某些类别的真实目标较少，而某些类别的真实目标较多。这会导致模型更容易预测出现频率较高的类别，从而提高了精确率，但是召回率较低。

2. 模型偏向：模型可能对一些类别的检测效果较好，但对其他类别的检测效果较差。这可能是由于数据集中某些类别的样本分布不均衡，或者模型设计和优化过程中没有充分考虑到各个类别之间的差异性。

3. 阈值设置：目标检测模型通常会基于一个阈值来判断预测结果是否为目标。如果阈值设置过高，模型会更保守地预测目标，从而提高了精确率但降低了召回率。

为了提高召回率，可以尝试以下方法：

- 数据增强：增加一些少数类别的训练样本，使各个类别的样本分布更加均衡，从而提高模型对少数类别的检测能力。

- 调整阈值：降低预测目标的阈值，使模型更容易预测出目标，从而提高召回率。但需要注意，降低阈值可能会导致误检增多。

- 模型调优：对模型进行调优，特别是针对召回率较低的类别进行优化，例如增加目标类别的样本权重或使用不同的损失函数来平衡精确率和召回率。

综上所述，精确率高但召回率低的情况可能由多种因素造成，需要综合考虑数据集、模型设计和优化等方面的因素来进行分析和改进。