基于机器视觉的交通信号灯的检测与识别实验评价指标

以下是基于机器视觉的交通信号灯检测与识别实验评价指标的一些常见指标：

1. 准确率（Accuracy）：检测与识别正确的交通信号灯数量与总数量的比值，即 TP（True Positive）/（TP + FP + FN + TN），其中 TP 表示正确检测与识别的正样本数量，FP 表示错误检测但正确识别的负样本数量，FN 表示错误识别但正确检测的正样本数量，TN 表示正确检测和识别的负样本数量。

2. 精确率（Precision）：正确检测并识别为正样本的数量与全部检测并识别为正样本的数量之比，即 TP / (TP+FP)。

3. 召回率（Recall）：正确检测并识别为正样本的数量与真正的正样本数量之比，即 TP / (TP+FN)。

4. F1 值：综合考虑精确率和召回率的指标，是精确率和召回率的调和平均数，即 2 x (Precision x Recall) / (Precision + Recall)。

5. 平均精度（Average Precision，AP）：是检测算法在不同 IoU 阈值下的精确率和召回率曲线下的面积，用于评估检测器在不同 IoU 阈值下的表现。

6. mAP（mean Average Precision）：是所有类别 AP 的平均值，用于整体评估检测算法的表现。

7. IoU（Intersection over Union）：衡量检测框和真实边界框之间的重叠度，即检测框和真实边界框交集面积与并集面积之比。通常使用 0.5、0.75、0.9 等不同的 IoU 阈值来评估算法的表现。

以上是常用的基于机器视觉的交通信号灯检测与识别实验评价指标。