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nuscenes评价指标

介绍

作为一个开放数据集，nuscenes提供了标注的3D场景来为自

动驾驶汽车的算法设计提供评测平台。在使用nuscenes数据集进

行算法开发和测试时，评价指标非常重要，因为它能够反映算法

优劣程度。本文将介绍nuscenes提供的评价指标，包括Average

Precision(AP)，Precision-RecallCurve和Recall。同时，本文也将

介绍这些评价指标的计算方式，以便开发者和研究人员在使用

nuscenes数据集时更好地了解和应用这些指标。

评价指标

1.AveragePrecision(AP)

AP是nuscenes用于评估目标检测算法的主要指标。在目标检

测任务中，AP的计算方式为：

AP=∫[0,1]p(r)d(r)

其中，p(r)是预测出的目标与真实目标的重叠面积IoU的阈值

为r时的准确率（Precision），r为[0,1]的一个值，d(r)为r所覆盖

的检测范围的长度。相对于其他的检测精度指标，AP通常更好地

反映了目标检测的质量。

2.Precision-RecallCurve

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Precision-RecallCurve（PR曲线）显示了召回率Recall和精确

率Precision之间的关系。Recall指的是正确检测到的目标数量与

所有真实目标数量的比例，而Precision指的是正确检测到的目标

数量与所有检测到的目标数量的比例。PR曲线的计算方式为：

对于每一个IoU的阈值r，计算该阈值下的Recall和Precision

值；

将每个阈值下的Recall和Precision值组成一个点，绘制出PR

曲线。

PR曲线的面积越大，表示算法的性能越好。当且仅当

Precision全部为1时，PR曲线的面积为1。PR曲线可以用来比较

不同算法或不同超参数下算法的性能。

3.Recall

Recall是召回率，指的是检测到的目标和所有真实目标的比例。

在目标检测任务中，Recall的计算方式为：

Recall=TP/(TP+FN)

其中，TP表示正确检测到的目标数量，FN表示没能检测到的

真实目标数量。

计算方式

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现在，我们将讨论如何计算这些评估指标。在nuscenes数据集

的评估脚本中，我们可以使用GroundTruth类和EvalDetection类

来计算AP和PR曲线。

1.GroundTruth类

GroundTruth类是nuscenes数据集提供的一个类，它包含了数

据集的标注信息，包括了每个物体（Object）的半尺寸（half-

size）、方向（orientation）、中心点（center）和类别（category），

以及数据集每帧（Scene）中的所有物体。可以使用以下语句来创

建GroundTruth类的实例：

gt=GroundTruth(‘/data/sets/nuscenes’,version=’v1.0’)

其中，’/data/sets/nuscenes’是nuscenes数据集所在的路径。创建

GroundTruth类