Enciclopedia Boulder v1.0

Inicio · Capítulos · 14. Señales para visión artificial

15.102 14.4.27 Métricas de evaluación

Métrica Uso
FrameAccuracy Exactitud por frame; se reporta pero no basta por sí sola.
MacroFrameF1 Macro-F1 por estado para manejar desbalance.
SegmentalF1AtIoU F1 segmental a varios umbrales IoU.
EditScore Similitud de secuencia de segmentos, sensible a sobresegmentación.
BoundaryF1AtTolerance F1 de fronteras a múltiples tolerancias temporales.
BoundaryMAEMs Error absoluto de onset/offset/peak donde existe referencia.
BoundaryIntervalCoverage Fracción de eventos de referencia contenida en intervalos predichos.
BoundaryIntervalWidth Anchura media/percentiles; evita intervalos triviales excesivos.
OverSegmentationRate Fragmentos predichos por segmento real y microsegmentos espurios.
UnderSegmentationRate Fusiones de acciones o fases distintas.
EpisodeIoU IoU temporal y correspondencia source/target de MoveEpisodes.
ContactAnchorConsistency Porcentaje de eventos/fases que respetan anchors de 14.3.
HierarchyConsistency Violaciones de nesting, parent y cobertura entre niveles.
CalibrationECE Calibración de probabilidades de fase y frontera.
UnknownCoverage Fracción Unknown/censurada, estratificada por causa.
OnlineLatencyAccuracyCurve Compromiso entre latencia causal y calidad segmental.

Temporal action segmentation suele evaluarse con accuracy, Edit y F1 segmental, porque accuracy aislada puede ocultar sobresegmentación [P44-R4, P44-R5]. Aquí se añaden error/coverage de fronteras, consistencia de contacto, jerarquía, calibración y cobertura Unknown.

La evaluación debe estratificar por movimiento estático/dinámico, tamaño de presa, inclinación, oclusión, región corporal, FPS, disponibilidad de depth y sensores.