在視覺檢測中，常用的性能評估指標包括以下幾個方面：
準確率 (Accuracy)
準確率是常用的評估指標之一，它衡量模型在整個測試集上正確分類的樣本比例。準確率越高，說明模型的總體分類效果越好.
精確率 (Precision)
精確率是指在所有被模型預測為正類的樣本中，實際為正類的比例。精確率越高，說明模型在預測正類時的準確性越高.
召回率 (Recall)
召回率是指在所有實際為正類的樣本中，被模型正確預測為正類的比例。召回率越高，說明模型在識別正類時的能力越強.
F1 值 (F1 Score)
F1 值是精確率和召回率的調和平均值，用于綜合評估模型的性能。F1 值越高，說明模型在精確率和召回率之間取得了較好的平衡.
混淆矩陣 (Confusion Matrix)
混淆矩陣提供了一個詳細的分類結果信息，包括真陽性 (TP)、假陽性 (FP)、真陰性 (TN) 和假陰性 (FN) 的數量。通過混淆矩陣，可以更深入地分析模型的性能.
檢測速度 (Detection Speed)
檢測速度是指模型處理每個圖像所需的時間。在工業(yè)應用中，檢測速度直接影響生產效率，因此也是一個重要的性能指標.
魯棒性 (Robustness)
魯棒性是指模型在不同環(huán)境和條件下的穩(wěn)定性和可靠性。一個魯棒性強的模型能夠在各種復雜環(huán)境中保持較高的性能.
可擴展性 (Scalability)
可擴展性是指模型在處理大規(guī)模數據集時的性能表現。一個具有良好可擴展性的模型可以隨著數據量的增加而保持穩(wěn)定的性能.
非接觸檢測能力 (Non-contact Detection)
非接觸檢測是指檢測過程不需與產品物理接觸，適用于脆弱或危險產品的質量控制.
數據可追蹤性 (Data Traceability)
所有檢測結果都可以記錄和追蹤，方便質量管理和后續(xù)分析.
這些指標可以綜合評估視覺檢測系統的性能，幫助開發(fā)者和用戶更好地理解和優(yōu)化系統。
