模型分类
检测,分类，特征，分割，关键点，生成等几大类
1 检测：
检测模型主要关注的指标有精度precision，平均精度AP和mAP，召回recall。这些指标一般算法自己有一套成熟的计算方案
2分类：
分类模型主要关注的指标有准确率accuracy，精度precision，召回recall.这些指标也都有成熟的计算方法
3 特征模型
特征模型主要关注模型对于相似图片输出的特征之间的相似度，测试方法一般会构建一些成对相似的图片，一张作为query，一张作为地库，并在底库中加入一些干扰图片，通过query图片的特征去底库中找特征距离最近的图片，看是否语query成对的那张，如果是则召回，最后计算召回率来评价特征模型的性能
4分割模型
主要关注的指标和检测模型一致，可以增加分割率，过分割和欠分割等。
5关键点模型
关键点模型主要关注精度precision，recall，以及预测关键点和真实关键点之间的距离。
6生成模型
生成模型的测试主要是主观测试，就是人工评价生成的效果好坏。