COCO（Common Objects in Context）是一种计算机视觉领域中常用的评价指标，主要用于评估目标检测、实例分割和关键点检测等任务的性能。
COCO指标利用了平均精度（AP）的概念，该概念对于不同大小、不同难度的目标都有很好的效果。
除此之外，COCO指标还考虑了目标之间的重叠，从而更加准确地评估目标检测算法的性能。在目标检测领域，COCO指标已经成为了一个公认的标准，许多研究和竞赛都使用COCO指标作为评价标准。
在COCO数据中，默认AP就是mAP。
mAP@.5IOU=AP@.5IOU, mAP@.75IOU=AP@.75IOU。以此类推
在更早的数据集VOC上的mAP指标就是COCO的AP@.5IOU。
