万方检测准确性评估方法主要包括人工标注法、基准数据法、统计方法和深度学习方法等。人工标注法是最传统的评估方法，通过人工标注数据集来评估检测准确性。基准数据法是将已知结果作为标准，与检测结果进行比对评估。统计方法则是通过统计学原理来评估检测准确性，如准确率、召回率等指标。深度学习方法则是利用深度神经网络等技术来进行准确性评估，具有较高的准确性和效率。

除了上述方法外，还有一些其他的万方检测准确性评估方法，如交叉验证法、自举法、Kappa系数等。交叉验证法通过将数据集划分为训练集和测试集，多次验证模型性能。自举法则是通过有放回地抽样来生成多个数据集，评估模型的稳定性。Kappa系数是一种常用的一致性度量方法，用于评估分类器的准确性。这些方法在实际应用中可以根据具体情况选择合适的评估方法，以确保检测准确性的有效评估。