在计算机视觉任务中，对于在二阶段检测算法中的第一阶段训练结果的评估中所得到的recall-epoch曲线，我们应该选择什么IoU阈值下的recall-epoch曲线进行评估呢，是选择最平滑的那条曲线吗？

在计算机视觉任务中，对于二阶段检测算法中的第一阶段训练结果的评估，recall-epoch曲线是一个非常重要的指标。在这个曲线中，我们通常选择不同IoU阈值下的recall-epoch曲线进行评估。

通常情况下，我们选择IoU阈值为0.5的recall-epoch曲线进行评估，因为这是常用的阈值之一，也是Pascal VOC数据集和COCO数据集中使用的阈值。此外，我们还可以选择其它IoU阈值下的曲线进行评估，例如0.75或0.9等，以了解模型在不同IoU阈值下的性能表现。

而对于选择哪条曲线进行评估，我们应该选择最平滑的曲线，而不是最大值最高的曲线。因为最平滑的曲线表示模型的性能更加稳定，而不是在某些特定的epoch训练结果下达到的最大值。在实际使用中，我们可以使用平滑技术来平滑曲线，例如移动平均或指数平均等，以便更好地评估模型的性能。