使用Python中的object_detection.utils.per_image_evaluation进行目标检测的每张图像评估

object_detection.utils.per_image_evaluation是TensorFlow Object Detection API中用于目标检测每张图像评估的一个实用工具。它主要用于计算预测框和真实标注框之间的IoU（Intersection over Union）值，并提供了一些方便的方法来计算评估指标，如准确率、召回率、平均精确度和AP（Average Precision）。

下面是一个使用object_detection.utils.per_image_evaluation进行目标检测每张图像评估的示例：

首先，需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import per_image_evaluation

下面是一个假设情景的示例，假设有两张图像，每张图像都有一组真实标注框和一组预测框。真实标注框和预测框都表示为(x_min, y_min, x_max, y_max)的形式。

# 定义一组真实标注框和预测框
gt_boxes_img1 = [(10, 10, 50, 50), (100, 100, 150, 150)]
pred_boxes_img1 = [(20, 20, 60, 60), (80, 80, 120, 120)]

gt_boxes_img2 = [(30, 30, 70, 70), (90, 90, 130, 130)]
pred_boxes_img2 = [(40, 40, 80, 80), (100, 100, 140, 140)]

接下来，需要创建一个per_image_evaluation.PerImageEvaluation对象，并将真实标注框和预测框传递给该对象的add_single_detected_image方法。然后，可以使用该对象的compute_object_detection_metrics方法计算指定的评估指标。

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

# 添加第一张图像的真实标注框和预测框
evaluator.add_single_detected_image(
    per_image_groundtruth_list=gt_boxes_img1,
    per_image_detected_list=pred_boxes_img1,
    groundtruth_is_difficult_list=None
)

# 添加第二张图像的真实标注框和预测框
evaluator.add_single_detected_image(
    per_image_groundtruth_list=gt_boxes_img2,
    per_image_detected_list=pred_boxes_img2,
    groundtruth_is_difficult_list=None
)

# 计算准确率、召回率和平均精确度
metrics = evaluator.compute_object_detection_metrics()
print(metrics)

在上面的示例中，我们传递了两组真实标注框和预测框。每个真实标注框和预测框都表示为一个矩形区域，并且每个矩形区域由四个坐标值表示（左上角和右下角的x、y坐标）。然后，我们传递了groundtruth_is_difficult_list参数，该参数可以用于指定每个真实标注框是否被视为困难对象。在这个例子中，我们将其设置为None，表示所有的真实标注框都是普通对象。

最后，我们使用compute_object_detection_metrics方法来计算准确率、召回率和平均精确度。该方法返回一个包含这些评估指标的字典。在这个例子中，我们打印出了计算出的评估指标。

object_detection.utils.per_image_evaluation提供了一种方便的方法来计算目标检测的每张图像评估指标。你可以根据自己的需求修改上述示例，并根据具体的数据集和预测结果进行评估。