使用object_detection.utils.per_image_evaluation在Python中评估目标检测算法的性能

首先，你需要安装TensorFlow Object Detection API，可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow-object-detection-api

接下来，你需要导入必要的模块和类：

import numpy as np
from object_detection.utils import per_image_evaluation

接下来，你需要定义两个真实框和预测框的列表。每个真实框和预测框是一个字典，包含了框的坐标和类别。下面是一个例子：

# 定义两个真实框和预测框列表
gt_boxes = [
    {'bbox': [10, 10, 50, 50], 'class': 'person'},
    {'bbox': [60, 60, 100, 100], 'class': 'car'}
]

pred_boxes = [
    {'bbox': [5, 5, 45, 45], 'class': 'person', 'score': 0.8},
    {'bbox': [65, 65, 105, 105], 'class': 'car', 'score': 0.9}
]

然后，你可以使用per_image_evaluation.PerImageEvaluation类进行评估。首先，创建一个PerImageEvaluation对象：

# 创建PerImageEvaluation对象
evaluator = per_image_evaluation.PerImageEvaluation(num_groundtruth_classes=1, matching_iou_threshold=0.5)

接下来，为每个图像执行评估操作，将真实框和预测框传递给evaluate方法：

# 为每个图像执行评估操作
evaluation = evaluator.evaluate(
    np.array(gt_boxes),
    np.array(pred_boxes)
)

评估结果将包含以下指标：

# 打印评估结果
print('Average precision (AP):', evaluation['average_precision'])
print('Average recall (AR):', evaluation['average_recall'])
print('Average precision (AP) per class:', evaluation['average_precision_per_class'])
print('Average recall (AR) per class:', evaluation['average_recall_per_class'])

以上是使用object_detection.utils.per_image_evaluation模块评估目标检测算法性能的一个简单例子。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对你有所帮助！