object_detection.utils.per_image_evaluation在Python中的应用及功能解析

object_detection.utils.per_image_evaluation模块是TensorFlow Object Detection API中的一个工具模块，提供了对目标检测算法的每张图像进行评估的功能。

该模块主要包含一个名为PerImageEvaluation的类，它提供了计算每张图像的评估指标的方法。

通过使用PerImageEvaluation类，可以对目标检测算法的每张图像进行评估，并计算出平均精确度、平均召回率等指标。

具体功能如下：

1. 计算每张图像的精确度：PerImageEvaluation类提供了计算每张图像的精确度（Precision）的方法。精确度是指在检测结果中正确检测到目标的比例。

2. 计算每张图像的召回率：PerImageEvaluation类还提供了计算每张图像的召回率（Recall）的方法。召回率是指在所有目标中正确检测到目标的比例。

3. 计算每张图像的平均精确度：PerImageEvaluation类提供了计算每张图像的平均精确度（Average Precision）的方法。平均精确度是精确度的加权平均，权重为每张图像中的目标数量。

4. 计算每张图像的平均召回率：PerImageEvaluation类还提供了计算每张图像的平均召回率（Average Recall）的方法。平均召回率是召回率的加权平均，权重为每张图像中的目标数量。

5. 计算每张图像的评估结果：PerImageEvaluation类提供了计算每张图像的评估结果的方法。评估结果包括每张图像的精确度、召回率等指标，以及图像的标签和检测结果。

使用例子如下：

from object_detection.utils import per_image_evaluation

# 创建PerImageEvaluation对象
evaluator = per_image_evaluation.PerImageEvaluation()

# 根据图像的标签和检测结果计算评估结果
evaluator.add_single_detected_image_info(image_index=image_index,
                                         groundtruth_boxes=groundtruth_boxes,
                                         groundtruth_class_labels=groundtruth_class_labels,
                                         detection_boxes=detection_boxes,
                                         detection_scores=detection_scores,
                                         detection_class_labels=detection_class_labels)

# 获取每张图像的评估结果
evaluation_result = evaluator.evaluate()

上述代码创建了一个PerImageEvaluation对象，然后根据图像的标签和检测结果计算评估结果。最后，调用evaluate方法获取每张图像的评估结果。

PerImageEvaluation模块提供了对目标检测算法每张图像的评估的功能，可以方便地计算精确度、召回率等指标，并得到每张图像的评估结果。这对于评估目标检测算法的性能非常有帮助。