Python中的object_detection.utils.per_image_evaluation模块详解

object_detection.utils.per_image_evaluation模块是用于对目标检测模型进行评估的工具模块。它提供了一系列的函数和类，用于计算目标检测算法在单张图片上的性能指标。下面是对该模块的详细解释，并附带一个使用例子。

模块中的主要函数和类包括：

1. compute_hit_ignored_and_missed: 计算模型预测结果中的真阳性、忽略的正样本和漏检的正样本数量。

2. compute_tp_fp: 根据预测结果和真实标注计算真阳性和误报的数量。

3. get_keypoint_area_and_edges: 根据关键点的坐标计算关键点所在的区域和边缘的长度。

4. compute_and_plot_error_image: 对预测错误的图片生成错误示意图。

5. PerImageEvaluation: 用于存储单张图片的评估结果，并提供计算性能指标的方法。

使用例子:

from object_detection.utils import per_image_evaluation

# 假设模型预测的结果是一个列表，每个元素包含预测的bounding box和对应的类别等信息
predicted_boxes = [[10, 10, 100, 100], [50, 50, 150, 150]]
predicted_classes = [1, 2]

# 假设真实标注的结果也是一个列表，每个元素包含实际的bounding box和类别信息
groundtruth_boxes = [[20, 20, 120, 120], [60, 60, 160, 160]]
groundtruth_classes = [1, 3]

# 创建PerImageEvaluation对象
evaluator = per_image_evaluation.PerImageEvaluation(num_groundtruth_classes=3)

# 计算预测结果中的真阳性、忽略的正样本和漏检的正样本数量
num_annotations_skipped = evaluator.compute_hit_ignored_and_missed(predicted_boxes, groundtruth_boxes)

# 根据预测结果和真实标注计算真阳性和误报的数量
evaluator.compute_tp_fp(predicted_boxes, predicted_classes, groundtruth_boxes, groundtruth_classes)

# 根据关键点的坐标计算关键点所在的区域和边缘的长度
keypoint_coordinates = [[50, 50], [100, 100]]
areas, edges = evaluator.get_keypoint_area_and_edges(keypoint_coordinates)

# 对预测错误的图片生成错误示意图
result_image = evaluator.compute_and_plot_error_image(image_path, predicted_boxes, predicted_classes, groundtruth_boxes, groundtruth_classes)

# 计算性能指标，如平均精度(mean Average Precision)
average_precision = evaluator.compute_object_detection_metrics()

以上是object_detection.utils.per_image_evaluation模块的简要介绍和使用例子。通过该模块，我们可以方便地计算目标检测算法在单张图片上的性能指标，并生成错误示意图进行分析和优化。