設計更加公平和全面的評估指標可以考慮以下幾個方面：
多維度評估指標：除了傳統的準確率、召回率等指標，應該引入更多維度的評估指標，如F1-score、mIoU-max等，這樣可以更全面地反映模型在不同場景下的性能。
考慮實際應用場景：評估指標應該根據實際應用需求進行設計。例如，在醫療影像中，假陽性和假陰性的影響可能會有很大差異，因此需要設計針對這些特定情況的指標。
標準化評估流程：建立統一的評估流程和標準，確保不同方法在相同的條件下進行比較，這樣可以減少因訓練參數、數據集劃分等因素造成的偏差。
用戶反饋機制：設計一個用戶反饋機制，收集實際應用中的性能數據，根據用戶的需求和反饋不斷調整和優化評估指標。