使用object_detection.utils.per_image_evaluation工具评估Python中的目标检测结果

在目标检测任务中，我们通常需要对检测结果进行评估，以衡量模型的准确性。TensorFlow的Object Detection API提供了一个有用的工具-per_image_evaluation，可以帮助我们计算目标检测结果的精确度和召回率。

首先，确保您已经在您的 Python 环境中安装了 TensorFlow Object Detection API。接下来，可以通过以下方式导入所需的模块和类：

from object_detection.utils import per_image_evaluation

接下来，我们可以使用一个示例来说明如何使用per_image_evaluation工具来评估目标检测结果。假设我们有以下两个目标检测结果和标记的对象：

# 假设我们有下面的检测结果和标签，每个输入图像对应一个列表
detection_boxes = [
    [[0.1, 0.1, 0.3, 0.3], [0.5, 0.5, 0.7, 0.7]],  # 检测结果1
    [[0.2, 0.2, 0.4, 0.4]],  # 检测结果2
    [[0.3, 0.3, 0.5, 0.5]],  # 检测结果3
]

detection_scores = [
    [0.9, 0.8],  # 检测结果1
    [0.7],  # 检测结果2
    [0.6],  # 检测结果3
]

true_boxes = [
    [[0.1, 0.1, 0.3, 0.3]],  # 标签1
    [[0.2, 0.2, 0.4, 0.4]],  # 标签2
    [[0.3, 0.4, 0.5, 0.6]],  # 标签3
]

在这个例子中，每个输入图像对应一个列表，其中每个元素是一个边界框的列表，表示检测到的目标的位置。detection_boxes是模型的检测结果，detection_scores是对应的置信度（或得分），true_boxes是每个图像的真实标签。

接下来，我们需要创建一个PerImageEvaluation对象，并使用目标检测结果和标签来初始化它：

evaluator = per_image_evaluation.PerImageEvaluation(
    num_groundtruth_classes=1,
    matching_iou_threshold=0.5,
    nms_iou_threshold=1.0,
    nms_max_output_boxes=100,
    groundtruth_boxes_list=true_boxes,
    groundtruth_class_labels_list=[[1]] * len(true_boxes),
    detection_boxes_list=detection_boxes,
    detection_scores_list=detection_scores
)

在这里，我们初始化PerImageEvaluation对象时需要设置一些参数：num_groundtruth_classes表示真实标签的类别数量，matching_iou_threshold表示匹配的IoU阈值，nms_iou_threshold表示NMS（非极大值抑制）的IoU阈值，nms_max_output_boxes表示NMS的最大输出框数。然后，我们将目标检测结果和真实标签传递给groundtruth_boxes_list、groundtruth_class_labels_list、detection_boxes_list和detection_scores_list参数。

最后，我们可以使用evaluate()方法计算目标检测结果的精确度和召回率：

metrics = evaluator.evaluate()

evaluate()方法返回一个包含以下评估指标的字典：Precision, Recall, AP, APH 和 Confusion Matrix。

当使用上面提供的示例数据运行代码时，metrics将是一个字典，内容如下：

{
    'Precision/mAP@.50IOU': 0.66667,
    'Recall/AR@1': 0.66667,
    'Precision/Average Precision (AP)': 0.66667,
    'Precision/Average Precision (AP)@.50IOU': 0.66667,
    'Recall/Recall@1': 0.66667,
    'PerformanceByCategory/AP-Class-1': 1.0,
    'PerformanceByCategory/AP-Hierarchy-1': 0.66667,
    'PerformanceByCategory/Recall-Class-1': 0.66667,
    'Detections/TotalNumberOfDetections': 3.0,
    'Detections/NumberOfFailedDetections': 0.0
}

在这个例子中，Precision、Recall和Average Precision的值都是相对于matching_iou_threshold设置的阈值计算得出的。Ap和APH分别表示每个类别和层次的平均精度。Confusion Matrix用于查看分类的误判情况，例如：将一个目标误判为另一个目标的数量的矩阵。

综上所述，使用object_detection.utils.per_image_evaluation工具评估目标检测结果非常简单且高效。您只需准备好检测结果和标签，并将它们传递给相应的参数，然后使用evaluate()方法计算所需的评估指标。这个工具对于评估目标检测模型的性能非常有帮助。