主要技术内容
本标准旨在规范小样本条件下目标检测技术的样本规模与算法评价体系。标准主要包括算法量化方法和各任务场景下的样本量与评价要求两大部分。
在算法量化方法部分，标准明确了多项评价指标，包括精确率、召回率、准确率、F值、ROC曲线覆盖区域面积、交并比、平均精确率、均方误差、归一化均方误差，以及专为小样本场景设计的基类平均精度值和新类平均精度值。这些指标全面覆盖了目标检测算法在识别准确性、定位精度和泛化能力等方面的性能评估需求。
在样本量及算法评价要求部分，标准针对图像分类、物体检测、物体定位、光学字符识别和关键点检测五种任务，分别规定了样本数量上限与质量要求。例如，图像分类任务中单类别样本不超过20张，总数不超过200张；物体检测单类别不超过50张，总数不超过300张；其余任务图像总数均不超过300张。样本质量需满足高分辨率、清晰视觉特征、准确标注、场景多样、无噪声、无偏差等要求。
算法性能方面，各项任务均设定了量化指标的置信区间。图像分类与物体检测的准确率、精确率、召回率要求不低于75%，F值与ROC曲线面积不低于65%，物体检测还要求交并比不低于75%。关键点检测则采用均方误差与归一化均方误差，其置信区间同样设定在75%至100%。整体来看，该标准突出了小样本场景下算法应具备的高可靠性、强泛化能力与严格的质量控制要求，为相关技术开发与评估提供了明确的技术依据。
适用范围
本标准规定了小样本目标检测技术在不同场景情况下的样本量及算法的要求。
本标准适用于小样本目标检测技术的相关产品开发。
是否包含专利
否
