1. Tasa de error: se refiere a la proporción del número de errores generados por el modelo durante el proceso de detección con respecto al número total de detecciones. Generalmente incluye detección perdida, detección falsa y errores de posicionamiento.
2. IOU: Relación de intersección y unión, que se refiere a la relación entre el área de intersección y el área de unión del marco de detección y el marco real. Cuanto mayor sea el valor de IOU, más cerca estarán los resultados de detección del modelo de los resultados reales.
3. mAP: la precisión promedio media se refiere a calcular la precisión del modelo y promediarla bajo diferentes umbrales de pagarés. Cuanto mayor sea el mAP, más precisos serán los resultados de detección del modelo en diferentes umbrales de IOU.