為預測評分
測量檢測品質，並設定可以接受的效能下降。
評估使用已經儲存的預測。這裡比較模型在原圖和加霧圖片上的檢測品質。
配置比較
- 開啟完成的預測集，選擇 Evaluate。
- 使用 Manual 配置，開啟 Configure。
- 選擇 Detection mAP 50-95 作為 Performance 指標，分數越高越好。
- 開啟 Robustness，加入 Fog，強度 3。
- 套用變更，回到設定頁面，將 Maximum allowed degradation (%) 設為 20。
- 繼續前處理所有配置問題。
20% 上限表示加霧後的分數最多比原圖下降 20%。這是教學範例；實際工作應根據模型用途決定標準。
繼續，將評估命名為 Helmet 100 robustness evaluation，選擇 Launch，等待任務完成。
Completed 表示計算完成。是否滿足要求，要另外檢視結果判定。低分或未透過標準，仍然可能是一次正常完成的評估結果。
下一步：檢視結果並製作報告。