"p-value"（p值）是统计假设检验的一个重要概念，用于判断实验结果的显著性。它表示了在某个统计模型下，观察到的数据或结果与原假设之间的关系。p值的大小通常被用来评估是否可以拒绝原假设。

在科学研究中，p值是用来进行统计假设检验的，以确定观察到的数据是否与假设模型一致。在自动驾驶领域和计算机视觉中，研究人员可能会使用p值来评估各种实验、测试或模型的结果的可信度和显著性。

一般情况下，p值的解释如下：

如果 p值很小（通常小于0.05或0.01），那么我们有足够的证据来拒绝原假设，即认为观察到的数据与假设模型不一致，结果是显著的。
如果 p值较大，无法拒绝原假设，我们无法得出显著性结论，认为数据与假设模型一致。

参考文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/52476581 https://zhuanlan.zhihu.com/p/74698448