自动驾驶GAN数据增强质量评估系统

1. 数据质量评估流程

上传GAN生成数据，评估其数据质量。

上传GAN生成数据:

选择评估指标: 清晰度 (Blur) 对比度 (Contrast) KL散度

开始评估

评估结果

文件名	清晰度	对比度	KL散度	状态

2. 模型性能评估流程

上传训练好的模型，评估其性能。

上传模型文件:

上传测试数据集:

选择性能指标: 精度 (Precision) 召回率 (Recall) F1-Score mAP (平均精度均值)

开始评估

模型性能评估结果

指标名称	指标值

3. 对比不同GAN模型的数据质量

选择两组GAN模型生成的数据，对比它们的数据质量。

GAN模型1数据:

GAN模型2数据:

选择对比指标: 清晰度 (Blur) 对比度 (Contrast) KL散度 FID

开始对比

GAN模型数据质量对比结果

指标名称	GAN模型1	GAN模型2

4. 批量评估GAN生成数据的数据质量

批量评估GAN生成数据，并生成报告。

上传批量GAN生成数据:

选择评估规则: 规则1: 清晰度>0.8, 对比度>0.7 规则2: KL散度<0.1, FID<50

开始批量评估

批量评估结果

文件名	状态	详细

生成报告

5. 评估GAN生成数据对模型性能的影响

评估GAN生成数据比例对模型性能的影响。

选择基础模型: YOLOv5 SSD

上传真实数据:

上传GAN生成数据:

GAN数据比例 (0-1):

开始评估

模型性能评估结果

GAN比例	精度 (Precision)	召回率 (Recall)	F1-Score	mAP