Python中的目标检测评估工具object_detection.utils.per_image_evaluation详解

object_detection.utils.per_image_evaluation是一个用于目标检测评估的实用工具模块，它提供了一些方法来计算目标检测结果的准确率、召回率和F1分数。本文将详细介绍该模块的使用方法，并提供一个示例来说明其用法。

per_image_evaluation模块主要提供了两个类：PerImageEvaluation和PerCategoryEvaluation。PerImageEvaluation用于计算每幅图像的评估指标，而PerCategoryEvaluation用于计算每个类别的评估指标。

首先，需要导入模块：

from object_detection.utils import per_image_evaluation

然后，我们需要为每个检测框创建一个GroundtruthObject和一个DetectionResult对象，并通过方法add_single_ground_truth_image_info和add_single_detected_image_info将它们添加到PerImageEvaluation对象中。

下面是一个示例代码：

per_image_eval = per_image_evaluation.PerImageEvaluation()
groundtruth_boxes_list = [ # Groundtruth检测框列表
    [[100, 100, 200, 200], [300, 300, 400, 400]],
    [[50, 50, 100, 100]]
]
groundtruth_classes_list = [ # Groundtruth类别列表
    [1, 1],
    [2]
]
detection_boxes_list = [ # 检测结果检测框列表
    [[150, 150, 250, 250], [350, 350, 450, 450]],
    [[55, 55, 105, 105], [110, 110, 160, 160]]
]
detection_scores_list = [ # 检测结果置信度列表
    [0.9, 0.8],
    [0.7, 0.6]
]
detection_classes_list = [ # 检测结果类别列表
    [1, 1],
    [2, 2]
]

for gt_boxes, gt_classes, det_boxes, det_scores, det_classes in zip(groundtruth_boxes_list, groundtruth_classes_list, detection_boxes_list, detection_scores_list, detection_classes_list):
    groundtruth_list = []
    for i in range(len(gt_boxes)):
        groundtruth_list.append(per_image_evaluation.GroundtruthObject(gt_classes[i], gt_boxes[i]))
    detection_list = []
    for i in range(len(det_boxes)):
        detection_list.append(per_image_evaluation.DetectionResult(det_classes[i], det_scores[i], det_boxes[i]))   
    per_image_eval.add_single_ground_truth_image_info(0, groundtruth_list)
    per_image_eval.add_single_detected_image_info(0, detection_list)

接下来，我们可以使用PerImageEvaluation对象的compute_object_detection_metrics方法来计算每幅图像的评估指标，并显示结果。

per_image_metrics = per_image_eval.compute_object_detection_metrics()
for img_id, metrics in per_image_metrics.items():
    print('图像{}的准确率为：{:.2f}，召回率为：{:.2f}，F1分数为：{:.2f}'.format(img_id, metrics['Precision'], metrics['Recall'], metrics['F1score']))

上述代码将输出每幅图像的准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1score）。

这就是object_detection.utils.per_image_evaluation模块的简单介绍和使用方法。通过使用该模块，我们可以方便地计算目标检测结果的评估指标，并对模型进行评估。