OpenMPD数据集主要涵盖复杂的道路场景，如道路阴影、摄像头过度曝光、雨、雾、车道污染等。自动驾驶算法的稳定性通过这些场景进行精确测试。所有那些在其他数据集上具有出色性能的算法在OpenMPD上可能无法很好地工作。

我们鼓励研究人员尝试在 OpenMPD 上测试和训练您的算法，使其在面对真实环境中的挑战时更具适应性。如果您在 OpenMPD 上取得了良好的成绩，我们鼓励您将您的代码和算法提交到我们的网站，将其发布在排行榜上，您的出色成绩也会被其他人看到。

2D对象检测的指标

平均精度。mAP是衡量物体检测器性能准确性的常用指标。mAP由精度和召回率计算，两者都可以通过真阳性（TP）、假阳性（FP）、假阴性（FN）、真阴性（TN）等计算。

交集并集 （IOU） 阈值预定义确定预测是真阳性 （TP） 还是假阳性 （FP）。PASCAL VOC是对象检测竞赛中的数据集。对于PASCAL VOC挑战，如果IoU 0.5，则预测为正。

平均精度 （AP） 的一般定义是查找上述精度-召回率曲线下的区域。

我们将使用上述指标来评估您的算法。此内容的完整信息将在我们的论文中。