object_detection.utils.per_image_evaluation在Python中的功能详解及应用示例

object_detection.utils.per_image_evaluation模块是用于在目标检测中对单个图像进行评价和计算指标的工具模块。这个模块提供了一些类和函数，用于计算目标检测的指标，例如准确率、召回率、平均精度（Average Precision，AP）等。

该模块的主要类和函数包括：

1. DetectionResults：用于对单个图像的检测结果进行管理和操作的类。可以通过add_single_ground_truth_image_info()和add_single_detected_image_info()两个函数添加图像的真实标注和检测结果。可以通过evaluate()函数对图像的检测结果进行评价，返回一个Evaluation对象。

2. GroundtruthBoundingBox：表示一个真实标注的边界框的类。可以通过传入边界框的坐标和类别信息来创建一个GroundtruthBoundingBox对象。

3. DetectedBoundingBox：表示一个检测结果的边界框的类。可以通过传入边界框的坐标、类别信息和置信度来创建一个DetectedBoundingBox对象。

4. PerImageEvaluation：表示对单个图像进行评价和计算指标的类。可以通过add_single_ground_truth_image_info()和add_single_detected_image_info()两个函数添加图像的真实标注和检测结果。可以通过evaluate()函数对图像的检测结果进行评价，返回一个Evaluation对象。

下面是一个使用object_detection.utils.per_image_evaluation模块的示例：

from object_detection.utils import per_image_evaluation

# 创建一个检测结果
detection_results = per_image_evaluation.DetectionResults()

# 添加真实标注和检测结果
ground_truth = per_image_evaluation.GroundtruthBoundingBox(xmin=100, ymin=100, xmax=200, ymax=200, class_name='person')
detection_result = per_image_evaluation.DetectedBoundingBox(xmin=120, ymin=120, xmax=210, ymax=210, class_name='person', score=0.8)
detection_results.add_single_ground_truth_image_info(image_key='image_1', groundtruth_boxes=[ground_truth])
detection_results.add_single_detected_image_info(image_key='image_1', detected_boxes=[detection_result])

# 评价检测结果
evaluation = detection_results.evaluate()

# 打印评价结果
print('Precision:', evaluation['Precision'])
print('Recall:', evaluation['Recall'])
print('Average Precision:', evaluation['AP'])

在这个示例中，我们首先创建了一个DetectionResults对象，并通过add_single_ground_truth_image_info()函数和add_single_detected_image_info()函数添加了一个图像的真实标注和检测结果。然后，我们使用evaluate()函数对图像的检测结果进行评价，并将评价结果保存在evaluation对象中。最后，我们打印了准确率、召回率和平均精度等评价指标。

总的来说，object_detection.utils.per_image_evaluation模块提供了一些方便的类和函数，用于对单个图像的目标检测结果进行评价和计算指标，能够帮助我们更好地评估和优化目标检测算法的性能。