iPAS 考題解析在企業導入的智慧監控系統中，模型以物件偵測（Object Detection）方式自動辨識影像中的人物與車輛。若評估指標採用平均精確率（Mean Average Precision, mAP），其中IoU（Intersection over Union）閾值設定較高時，代表下列哪一項意義？

解析

正確答案：A. 預測邊界框與真實邊界框的重疊程度越高，模型偵測結果越精準

IoU閾值越高，代表要求預測框與真實框必須有更大的重疊面積才能算作正確偵測，因此只有定位非常精準的預測才會被接受，mAP會更嚴格地反映模型的定位精度。

每個選項為什麼對或錯

• A 預測邊界框與真實邊界框的重疊程度越高，模型偵測結果越精準 正解

  IoU閾值高意味著對重疊程度要求更嚴格，只有高度吻合的預測才算正確，正確反映了精準度要求。

• B 預測邊界框與真實邊界框的誤差越大，導致mAP數值上升 錯誤選項

  IoU閾值高會使更多預測被視為錯誤，mAP數值通常會下降，而非上升。

• C 模型整體精確率（Precision）降低，但召回率（Recall）上升 錯誤選項

  IoU閾值提高通常會同時降低精確率和召回率，描述不準確。

• D 預測邊界框的評估結果不受真實框大小影響 錯誤選項

  IoU計算本身與真實框大小有關，此描述不正確。

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