object_detection.utils.per_image_evaluation：Python中用于目标检测评估的实用工具

object_detection.utils.per_image_evaluation 是一个用于目标检测评估的实用工具，它提供了一些函数和类来计算目标检测算法的准确率、召回率、平均精确度和生成评估报告。

以下是一个使用 object_detection.utils.per_image_evaluation 的实例：

from object_detection.utils import per_image_evaluation

# 创建一个 PerImageEvaluation 对象
evaluator = per_image_evaluation.PerImageEvaluation()

# 假设预测结果为以下形式，每个预测结果包含标签和边界框的坐标
predictions = [
    {'label': 'car', 'bbox': [50, 50, 100, 100]},
    {'label': 'person', 'bbox': [200, 200, 250, 250]},
    {'label': 'car', 'bbox': [300, 300, 350, 350]}
]

# 假设真实标签为以下形式，每个真实标签包含标签和边界框的坐标
groundtruths = [
    {'label': 'car', 'bbox': [50, 50, 100, 100]},
    {'label': 'person', 'bbox': [200, 200, 250, 250]},
    {'label': 'person', 'bbox': [300, 300, 350, 350]}
]

# 评估预测结果
evaluator.add_single_groundtruth_image_info(0, groundtruths)
evaluator.add_single_detected_image_info(0, predictions)
evaluator.evaluate()

# 计算准确率和召回率
precision, recall = evaluator.compute_precision_recall()

# 计算平均精确度
average_precision = evaluator.compute_average_precision()

# 生成评估报告
evaluator.visualize_detection_summary()

上述代码的执行过程如下：

- 首先，导入 object_detection.utils.per_image_evaluation 模块。

- 创建一个 PerImageEvaluation 对象，该对象将用于评估目标检测算法的结果。

- 定义预测结果和真实标签信息，预测结果和真实标签以字典形式表示，包括标签和边界框的坐标。

- 调用 evaluator 的函数来添加真实标签和预测结果的信息。

- 最后，调用 evaluator 的 evaluate 函数进行评估，并计算准确率和召回率、平均精确度，并生成评估报告。

总结：

object_detection.utils.per_image_evaluation 提供了一种方便的方式来评估目标检测算法的性能。通过创建 PerImageEvaluation 对象，添加真实标签和预测结果的信息，调用相应的函数进行评估和计算，可以得到目标检测算法的准确率、召回率、平均精确度和评估报告。这些评估结果对于评估和改进目标检测算法都非常有用。