自动驾驶目标检测常见Metrics

最新推荐文章于 2025-08-29 23:21:29 发布
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#自动驾驶 #目标检测 #人工智能

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简述：A平均是指在不同recall的平均，不同recall表征了不同阈值，不同阈值下表现都好才算好
m平均是指在不同class的平均

目标检测指标

P, AP和mAP

P是指的精度，查准率。
AP平均精度，指的是不同的recall下精度的平均值
mAP平均平均精度，各个类别下AP的平均值

True Positive metrics

针对true positives，设计了如下指标：

ATE / mATE

average translation error，平均位移误差，gt bbox和detection bbox中心点的误差
m是在类别上的平均。（没有m的话，Matching and scoring happen independently per class）。

ASE / mASE

average scale error, 1-IOU, 平均尺度误差

AOE / mAOE

average orientation error，平均方向误差

AVE / mAVE

average velocity error，平均速度误差

AAE / mAAE

需要引入accuracy指标——分类准确度
average attribute error，平均属性误差，1-acc

参考

https://www.nuscenes.org/object-detection?externalData=all&mapData=all&modalities=Any

目标跟踪指标

AMOTA

average multi-object tracking accuracy，在不同recall下的跟踪准确性

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