使用Python中的object_detection.utils.per_image_evaluation工具对目标检测结果进行评估

object_detection.utils.per_image_evaluation是TensorFlow Object Detection API中的一个工具模块，用于对目标检测结果进行评估。它提供了一些函数和类，用于计算检测结果的准确率、召回率、平均准确率（mAP）等指标，以评估目标检测模型的性能。

下面是一个使用object_detection.utils.per_image_evaluation对目标检测结果进行评估的例子：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import per_image_evaluation

# 定义真实边界框和检测结果边界框
groundtruth_boxes = tf.constant([[100, 100, 200, 200], [300, 300, 400, 400]], dtype=tf.float32)
groundtruth_classes = tf.constant([1, 2], dtype=tf.int32)
detection_boxes = tf.constant([[100, 100, 200, 200], [250, 250, 350, 350]], dtype=tf.float32)
detection_scores = tf.constant([0.9, 0.8], dtype=tf.float32)
detection_classes = tf.constant([1, 2], dtype=tf.int32)

# 创建评估器
evaluator = per_image_evaluation.PerImageEvaluation(num_groundtruth_classes=2, matching_iou_threshold=0.5)

# 添加一张图像的检测结果
evaluator.add_single_detected_image_info({'detection_boxes': detection_boxes,
                                          'detection_scores': detection_scores,
                                          'detection_classes': detection_classes})

# 添加一张图像的真实标注
evaluator.add_single_ground_truth_image_info({'groundtruth_boxes': groundtruth_boxes,
                                              'groundtruth_classes': groundtruth_classes})

# 计算准确率、召回率等指标
metrics = evaluator.evaluate()

# 打印指标
print('Average Precision (AP) per class:')
for i in range(eval.num_class):  # 遍历每个类别
    print('Class {}: {}'.format(i+1, metrics['PerClassAP'][i]))

print('Mean Average Precision (mAP): {}'.format(metrics['DetectionBoxes_Precision/mAP']))  # 打印mAP指标

在上面的例子中，首先我们定义了一张图像的真实边界框和检测结果边界框，包括坐标和类别信息。然后，我们创建了一个评估器，并调用add_single_detected_image_info()函数添加一张图像的检测结果，再调用add_single_ground_truth_image_info()函数添加一张图像的真实标注。

接下来，我们调用evaluate()函数计算准确率、召回率等指标，返回的结果是一个字典。我们可以从字典中获取每个类别的平均准确率和mAP指标，并打印出来。

使用object_detection.utils.per_image_evaluation工具，我们可以方便地对目标检测结果进行评估和比较不同模型的性能。这有助于选择和改进目标检测模型，提高准确率和召回率。