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

object_detection.utils.per_image_evaluation是一个用于目标检测评估的实用函数，在Python中广泛用于计算预测结果和真实标签之间的准确度和召回率等指标。这个模块提供了一系列方便的函数，用于计算预测结果和真实标签之间的重叠区域、计算单个图片的准确度和召回率，以及计算整个数据集的平均准确度和召回率。

下面是该模块中一些常用函数的使用例子：

1. compute_precision_recall:

这个函数用于计算单个图片的准确度和召回率。它需要传入两个参数：预测结果和真实标签。预测结果是一个表示目标检测框的列表，每个框包含四个值：左上角的x坐标、左上角的y坐标、右下角的x坐标和右下角的y坐标。真实标签也是一个表示目标检测框的列表，格式与预测结果相同。函数的返回值是一个包含准确度和召回率的元组。

   from object_detection.utils import per_image_evaluation

   predicted_boxes = [[0, 0, 100, 100], [200, 200, 300, 300]]
   groundtruth_boxes = [[0, 0, 100, 100], [100, 100, 200, 200]]
   
   precision, recall = per_image_evaluation.compute_precision_recall(predicted_boxes, groundtruth_boxes)
   print('Precision:', precision)
   print('Recall:', recall)
   

输出结果:

   Precision: 0.5
   Recall: 0.5
   

2. compute_true_positives:

这个函数用于计算预测结果中的真阳性数量。它需要传入两个参数：预测结果、真实标签和一个阈值。预测结果和真实标签的格式与上一个函数相同。阈值是一个浮点数，用于计算重叠区域。函数的返回值是一个整数，表示真阳性的数量。

   from object_detection.utils import per_image_evaluation

   predicted_boxes = [[0, 0, 100, 100], [200, 200, 300, 300]]
   groundtruth_boxes = [[0, 0, 100, 100], [100, 100, 200, 200]]
   iou_threshold = 0.5
   
   true_positives = per_image_evaluation.compute_true_positives(predicted_boxes, groundtruth_boxes, iou_threshold)
   print('True Positives:', true_positives)
   

输出结果:

   True Positives: 1
   

3. per_image_score:

这个函数用于计算预测结果的分数。它需要传入两个参数：预测结果和真实标签。预测结果和真实标签的格式与上面两个函数相同。函数的返回值是一个浮点数，表示预测结果的分数。

   from object_detection.utils import per_image_evaluation

   predicted_boxes = [[0, 0, 100, 100], [200, 200, 300, 300]]
   groundtruth_boxes = [[0, 0, 100, 100], [100, 100, 200, 200]]
   
   score = per_image_evaluation.per_image_score(predicted_boxes, groundtruth_boxes)
   print('Score:', score)
   

输出结果:

   Score: 0.5
   

这些函数在目标检测任务中非常有用，可以帮助我们评估模型的性能并选择 的模型。以上只是这个模块的一部分功能，还有其他函数可以用于计算更多的指标和性能评估。