使用LabelImg标注3538张图片样本，标注时重点关注推土机铲刀的负载情况。

对于图像识别算法评价指标的选择，一般根据实际应用背景与需求而定。

常见的算法性能评价指标主要包括交并比、混淆矩阵、准确率、精确率、召唤率、mAP值、FPS等，现对上述指标做简单介绍：

（1）交并比

对于分类、定位、检测、分割这四大视觉基本任务，都需要关注预测框与候选框的相对关系，这是评价模型识别性能的基础。

交并比指的是对于同一图片样本，模型输出的预测框与数据集手动标注的真实框的交叠率，即交集与并集的比值，其计算公式如下：

其中，C为算法生成的目标位置预测框、G为实际目标位置的标注框。

算法对于目标位置的定位精度与交并比有直接关系，通常情况下，IoU值越高，说明预测框与实际标注框的坐标信息越接近，即两框的重合度越高。