如果仅仅针对算法效果本身，需要构建测试集对算法效果进行评测，不管是检测类还是事件类通常可以通过准确率和召回率等指标进行评判，测试集设计的时候尽可能还原真实的使用场景，或者针对算法鲁棒性进行测试集设计，常见的维度可能有光线、目标是否遮挡、目标运动状态，相机视角，目标与背景的对比度，目标本身图像特性等等。

来自 KIMI:
设计测试用例以评估 AI 算法在无人机高空拍摄中识别行人检测和未佩戴安全帽的效果，需要考虑以下几个方面：

1. 数据集的准备与标注：

   • 根据搜索结果，可以采用安全帽识别数据集，该数据集包含 22789 张图片，适用于施工地工人、厂房工人以及道路维修工人的安全帽佩戴检测。数据集包含 Pascal VOC XML 格式和 YOLO TXT 格式的标注，适合用于训练和测试。
   • 测试用例应该包含多角度场景，如行人视角、俯视视角、监控视角和无人机视角。

2. 测试用例的分类：

   • 正常条件测试：包括不同光照条件、不同天气状况下的正常识别测试。
   • 边界条件测试：测试算法在目标物体接近检测阈值时的表现，例如安全帽边缘刚好在识别边界上的情况。
   • 异常条件测试：包括目标物体被遮挡、目标物体太小难以识别、极端角度拍摄等情况。

3. 测试参数的设置：

   • 参数 winStride：步长参数影响检测的精细度，较小的步长可以提高检测的精确度，但会增加计算量。
   • 参数 padding：扩边参数影响检测到图像边缘行人的能力，但会增加运算量。
   • 参数 scale：比例参数影响检测过程中金字塔结构图像的构造，不同的 scale 值会影响检测效果。
   • 参数 useMeanshiftGrouping：控制是否消除重叠的检测结果，影响检测的准确性。

4. 性能评估指标：

   • 检测精度：使用 mAP（mean Average Precision）等指标来评估模型的检测精度。
   • 实时性能：评估模型在实际应用中的实时检测能力，如 FPS（Frames Per Second）。
   • 泛化能力：评估模型在不同场景和目标多样性下的适应能力。

5. 测试用例的执行与优化：

   • 执行训练和测试命令，如使用 YOLOv8 进行训练。
   • 根据测试结果对模型进行优化，包括数据增强、特征层次调优等。

6. 挑战与改进方向：

   • 识别极端角度、严重遮挡或非常小的目标时的检测精度提升。
   • 在资源受限的设备上优化模型以减少计算开销。

通过上述步骤，可以系统地设计测试用例，全面评估 AI 算法在无人机高空拍摄中识别行人和未佩戴安全帽的效果。