Задача детекции объектов в изображениях или видео - это одна из ключевых задач компьютерного зрения. Некоторые из распространенных метрик, используемых для оценки качества алгоритмов детекции объектов, включают в себя:

1. Точность детекции (detection accuracy): это доля правильно обнаруженных объектов. Для каждого обнаруженного объекта проверяется, совпадает ли его положение и класс с эталонными данными (ground truth). Точность детекции вычисляется как отношение правильно обнаруженных объектов ко всем обнаруженным объектам.

2. Средняя точность детекции (mean average precision, mAP): это среднее значение точности детекции по всем классам объектов. mAP используется для сравнения качества работы разных алгоритмов и является показателем их общей производительности.

3. Среднее количество ложных обнаружений на изображение (mean number of false detections per image): это среднее количество ложных обнаружений объектов на изображение. Ложное обнаружение - это обнаружение объекта, которого на изображении нет.

4. Средняя площадь перекрытия (mean intersection over union, mIOU): это среднее значение площади перекрытия между обнаруженными и эталонными объектами. Площадь перекрытия - это площадь области, где находятся и обнаруженный, и эталонный объект.

5. Среднее время обработки одного изображения (mean processing time per image): это среднее время, затрачиваемое алгоритмом на обработку одного изображения. Время обработки важно, так как может быть ограничено в реальном времени.

6. Частота кадров в секунду (frames per second, FPS): это количество кадров, которое алгоритм может обработать в секунду. FPS также важно, если алгоритм должен работать в реальном времени.

Это лишь некоторые из метрик, используемых для оценки качества работы алгоритмов детекции объектов. Выбор конкретных метрик зависит от конкретной задачи и требований к алгоритму.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence