准确度并不是AI视觉算法的唯一标准，主要有以下几个原因：

1. **实际应用需求**：在许多实际应用中，除了准确性，还关注其他重要因素，如实时性、鲁棒性、效率和成本等。例如，在自动驾驶或工业自动化中，算法需要在有限的时间内对大量数据进行处理，此时牺牲一些准确性以提高处理速度和效率可能是一个值得的选择。
2. **场景复杂性**：在某些情况下，场景的复杂性可能超出简单的高准确度算法的处理能力。这种情况下，需要能够处理更复杂场景的算法，但这可能会牺牲准确性。
3. **数据质量和多样性**：数据的质量和多样性对算法的准确性有很大影响。然而，在某些情况下，为了获取特定类型的数据，可能需要投入大量的人力物力，这对许多研究者和公司来说可能是不可行的。因此，他们可能会选择牺牲一些准确性以获得更广泛的应用。
4. **安全和隐私**：在某些情况下，安全性或隐私保护可能是最重要的考虑因素，而牺牲一些准确性可能有助于保护这些因素。
5. **用户接受度**：最后，但同样重要的是，AI视觉算法的最终目标是应用于实际场景中，而用户对其的接受度可能受到多种因素的影响，包括但不限于准确性以外的因素。

总的来说，AI视觉算法的评估标准是一个复杂的问题，它涉及到许多相互竞争的因素。在设计和评估任何视觉算法时，都需要仔细考虑这些因素。