BEV 感知算法评价指标简介

主要观点总结

本文主要介绍了智能驾驶感知模块中的三类关键任务：动态感知任务、静态结构感知任务和可通行区域（Freespace）感知任务，以及这些任务中常见的精度评价指标。

关键观点总结

关键观点1: 动态感知任务常见指标

包括F1-score、Recall、Precision、Angle Distance等，用于全面评估动态算法的性能，其中Precision、Recall和F1-score是检测任务中最基础也最核心的指标，Angle Distance用于衡量模型对3D目标朝向估计的准确性。

关键观点2: 静态感知任务常见指标

主要关注车道线、道路边界、停止线等静态目标，使用Recall、Precision、F1-score、Angle Distance等指标来衡量结构、形状等多方面的准确性，其中Angle Distance衡量的是预测的多段折线与真实标注之间的方向差异。

关键观点3: 可通行区域感知任务指标

包括交并比（IoU）、平均交并比（mIoU）、准确率（Accuracy）、召回率（Recall）和F1-score等，用于评估模型在预测可通行区域与障碍物位置方面的性能。