As mentioned in Section 3.3, precis

如第3.3节所述，精度和召回率值会受到重叠率a0的阈值的影响，并会根据阈值而变化。因此，通过在检测过程中设置不同的阈值来计算模型的精确召回曲线。由于精确召回曲线（AUC）下的面积反映了检测精度，即曲线越高意味着精度越高，因此绘制曲线以评估实验2和3中的模型。

如第 3.3 节所述，精度和召回值可能受 a0 重叠比率阈值的影响，并且根据阈值而变化。因此，通过在检测过程中设置不同的阈值来计算模型的精度召回曲线。由于精密召回曲线 （AUC） 下的区域反映了检测精度，即较高的曲线意味着更高的精度，因此绘制曲线以评估实验 2 和 3 中的模型。

As mentioned in Section 3.3, precision and recall values can be influenced by the threshold for the overlap ratio a0, and are varying according to the threshold. Therefore, the precision-recall curve of the model is computed by setting different threshold values during detection. As the area under the precision-recall curve (AUC) reflects the detection accuracy, i.e. higher curve means higher accuracy, the curves are plotted to evaluate the models in experiment 2 and 3.<br>