Для задач детекции объектов (образов, лиц и т.д.) часто используются следующие метрики:

• Точность (Precision) - доля правильно обнаруженных объектов. Показывает, насколько "чисты" результаты детекции.

• Полнота (Recall) - доля объектов, которые были обнаружены. Показывает, насколько полно алгоритм находит объекты.

• F1 score - гармоническое среднее точности и полноты. Удобный компромисс между этими метриками.

• AP (Average Precision) - средняя точность по всем объектам. Усредняет точность по определенному порогу от 0 до 1. Чем выше AP, тем лучше.

• mAP (Mean Average Precision) - среднее значение AP по всем классам объектов. Используется для сравнения качества детекторов, работающих с разными типами объектов.

• Кривая PR (Precision-Recall) - показывает соотношение между точностью и полнотой при разных пороговых значениях. Площадь под кривой PR тем больше, чем лучше детектор.

• Pascal VOC metric - используется на одноименном бенчмарке для оценки детекторов. Включает в себя AP для каждого класса и mAP для сравнения детекторов.

• COCO metric - метрика, используемая на бенчмарке COCO. Включает AP на разных уровнях сложности для оценки робастности детектора. 

Таким образом, для оценки качества детекции объектов используется комплекс различных метрик, позволяющих оценить разные аспекты работы детектора.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence