for (int i = 0; i < recall_threshold.size(); i++) { if (PR_curve.find(recall_threshold[i]) == PR_curve.end()) { PR_curve[recall_threshold[i]] = 0.0; } }

这段代码的作用是将recall_threshold列表中的每个元素添加到PR_curve字典中，并将其对应的值初始化为0.0。具体来说，代码中的for循环会遍历recall_threshold列表，循环变量i的取值范围是从0到recall_threshold.size()-1，每次循环会取出recall_threshold[i]作为关键字去查找PR_curve字典中是否存在对应的键值对。如果PR_curve字典中不存在该关键字，则将该关键字添加到字典中，并将其对应的值初始化为0.0。整个循环执行完毕后，PR_curve字典中就会包含recall_threshold列表中所有元素，以及对应的值都被初始化为0.0。

相关问题

当mAP=0.942，Recall=0.993时，Precision的范围区间

根据精确率（Precision）和召回率（Recall）的定义，精确率等于被正确检索的正样本数除以被检索出的样本总数，即：

Precision = TP / (TP + FP)

其中，TP表示真正例（True Positive），FP表示假正例（False Positive）。

召回率等于被正确检索的正样本数除以所有正样本数，即：

Recall = TP / (TP + FN)

其中，FN表示假负例（False Negative）。

已知Recall = 0.993，可以得出TP / (TP + FN) = 0.993，即 TP = 0.993 * (TP + FN)。

又已知mAP = 0.942，可以得出TP / (TP + FP) = 0.942，即 TP = 0.942 * (TP + FP)。

将上面两个式子代入TP可以得到：

0.993 * (TP + FN) = 0.942 * (TP + FP)

0.993 * TP + 0.993 * FN = 0.942 * TP + 0.942 * FP

0.051 * TP = 0.993 * FN - 0.942 * FP

TP = (0.993 * FN - 0.942 * FP) / 0.051

将TP代入精确率的式子可以得到：

Precision = (0.993 * FN - 0.942 * FP) / (0.051 * (0.993 * (TP + FN) + FP))

因此，当mAP=0.942，Recall=0.993时，Precision的范围区间为：

[(0.993 * FN - 0.942 * FP) / (0.051 * (0.993 * (TP + FN) + FP))]，其中TP = (0.993 * FN - 0.942 * FP) / 0.051。

当mAP=0.942，Recall=0.923时，Precision等于多少

可以使用以下公式计算 Precision：

Precision = TP / (TP + FP)

其中，TP表示 True Positive（真正例），FP表示 False Positive（假正例）。

由于没有给出 TP 和 FP 的值，我们需要知道其他指标来计算 Precision。

可以使用以下公式将 Recall 转化为 TP 和 FN：

Recall = TP / (TP + FN)

由于 Recall = 0.923，我们可以得到：

TP / (TP + FN) = 0.923

TP = 0.923 * (TP + FN)

同样地，可以使用以下公式将 mAP 转化为 TP、FP 和 FN：

mAP = TP / (TP + FP + FN)

由于 mAP = 0.942，我们可以得到：

TP / (TP + FP + FN) = 0.942

TP = 0.942 * (TP + FP + FN)

将以上两个等式代入 Precision 的公式中，可以得到：

Precision = TP / (TP + FP)

Precision = (0.923 * (TP + FN)) / ((0.923 * (TP + FN)) + FP)

Precision = (0.923 * TP + 0.923 * FN) / (0.923 * TP + 0.923 * FN + FP)

Precision = (0.923 * TP + 0.077 * TP + FP) / (0.923 * TP + 0.077 * TP + FP + FN)

Precision = 0.923 * (TP + FP) / (0.923 * (TP + FP) + FN)

由于我们知道 Recall 和 mAP 的值，但不知道 TP、FP 和 FN 的具体值，因此无法计算出 Precision 的具体值。