object_detection.utils.per_image_evaluation模块在Python中的应用与实例

per_image_evaluation模块是TensorFlow Object Detection API中的一个工具模块，用于在物体检测任务中计算每张图像的评估指标，如精确率、召回率和平均精确率（Average Precision，AP）等。

使用per_image_evaluation模块，首先需要导入相关的库和模块：

from object_detection.utils import per_image_evaluation as pie

接下来，我们可以使用per_image_evaluation模块来计算每张图像的评估指标，下面是一个使用例子：

def compute_per_image_metrics(image_groundtruths, image_detections):
    """
    计算每张图像的评估指标
    Args:
        image_groundtruths: 图像的真实标签，格式为字典列表，每个字典包含类别和位置等信息
        image_detections: 图像的检测结果，格式为字典列表，每个字典包含类别、位置和分数等信息
    Returns:
        per_image_scores: 每张图像的评估指标，格式为字典，包含精确率、召回率和平均精确率（AP）等信息
    """
    per_image_evaluation = pie.PerImageEvaluation(num_groundtruth_classes=NUM_CLASSES,
                                                  matching_iou_threshold=0.5,
                                                  nms_iou_threshold=0.3,
                                                  nms_max_output_boxes=100)
    
    # 计算每张图像的评估指标
    per_image_scores = per_image_evaluation.compute(
        image_groundtruths, image_detections)
    
    return per_image_scores

# 定义图像的真实标签和检测结果
image_groundtruths = [{'class': 'cat', 'bbox': [50, 50, 100, 100]}, {'class': 'dog', 'bbox': [150, 150, 200, 200]}]
image_detections = [{'class': 'cat', 'bbox': [52, 52, 98, 98], 'score': 0.95}, {'class': 'dog', 'bbox': [152, 152, 198, 198], 'score': 0.9}]

# 计算每张图像的评估指标
per_image_scores = compute_per_image_metrics(image_groundtruths, image_detections)

# 输出每张图像的评估指标
print(per_image_scores)

在上面的例子中，我们定义了一个compute_per_image_metrics函数，该函数接受图像的真实标签和检测结果作为参数，并使用per_image_evaluation模块计算每张图像的评估指标。

首先，我们使用per_image_evaluation.PerImageEvaluation类创建一个per_image_evaluation对象，指定目标类别数量和IOU阈值等参数。

然后，我们调用per_image_evaluation.compute函数，传入图像的真实标签和检测结果，并返回每张图像的评估指标。

最后，我们输出每张图像的评估指标。

通过使用per_image_evaluation模块，我们可以方便地计算物体检测任务中每张图像的评估指标，从而评估模型的性能。