L’évaluation à l’échelle des détecteurs d’objets est essentielle pour les applications du monde réel. Toutefois, les métriques existantes sont soit trop grossières, soit insuffisamment fiables. Dans cet article, nous proposons de nouvelles métriques à l’échelle qui équilibrent finesse et fiabilité, en utilisant une banque de filtres composée de filtres passe-bande triangulaires et trapézoïdaux. Nous menons des expériences avec deux méthodes sur deux jeux de données, et montrons que les métriques proposées permettent de mettre en évidence les différences entre les méthodes ainsi qu’entre les jeux de données. Le code est disponible à l’adresse suivante : https://github.com/shinya7y/UniverseNet.