目標檢測指標

指標	內容
mAP（mean Average Precision）	bev下2d中心點的距離來評價，而不是像2d檢測里用iou來評價
mATE（Average Translation Error）	中心點的2D歐式距離
mASE（Average Scale Error）	中心點和朝向對齊后的尺度誤差
mAOE（Average Orientation Error）	朝向誤差
mAVE（Average Velocity Error）	速度誤差
mAAE（Average Attribute Error）	屬性誤差
NDS（nuScenes detection score）	對上述所有進行加權平均

1. 目標檢測

（1）平均精度（Average Precision, AP）

這是目標檢測任務中最常用的評價指標之一。它衡量的是檢測器在不同置信度閾值下的精度（Precision）- 召回率（Recall）曲線下的面積。nuScenes數據集基于不同類別目標，例如行人、車輛等，計算每個類別的AP。

（2）平均最佳重疊（Average Best Overlap, ABE）

ABE是nuScenes用來評估檢測性能的一個更嚴格的指標，它要求檢測結果與真實情況相比不僅要有高的IoU（交并比），而且還應該盡可能地精確預測目標的方向和速度。

2. 目標跟蹤

（1）多目標跟蹤精度（Multiple Object Tracking Precision, MOTP）

MOTP衡量的是被正確關聯的檢測與真實目標之間的平均重疊度。

（2）多目標跟蹤召回率（Multiple Object Tracking Recall, MOTR）

MOTR計算的是數據集中所有真實目標被正確跟蹤的比例。

（3）識別分數（Identity Score, IDF1）

DF1是一種衡量跟蹤準確性與一致性（即正確識別同一目標的連續性）的指標。它考慮了預測軌跡與真實軌跡之間的匹配情況，從而評價跟蹤算法在長時間內跟蹤目標的能力。

3. NDS（nuScenes Detection Score）

NDS是一個綜合指標，它將上述各種單一指標結合在一起，通過加權平均的方式給出一個總分，以便更全面地評估自動駕駛系統在目標檢測、跟蹤等多任務上的表現。NDS考慮的因素包括不同尺度目標的檢測、跟蹤的精確度和流暢度等。