Python中的object_detection.utils.per_image_evaluation模块解读

object_detection.utils.per_image_evaluation模块是Python中用于目标检测任务的工具模块。它主要用于对目标检测模型的预测结果与真实标注结果进行评估和计算指标。

模块提供了PerImageEvaluation类，该类包含了计算目标检测指标的方法。

在使用之前，需要将预测结果和真实标注结果转换为一定格式的输入。预测结果通常是一个字典列表，每一个字典表示一张图片的预测结果，其中包含了每个检测框的坐标、置信度等信息。真实标注结果通常是一个字典列表，每一个字典表示一张图片的真实标注信息，其中包含了每个目标的类别、坐标等信息。

下面是一个使用示例：

from object_detection.utils import per_image_evaluation

# 定义预测结果和真实标注结果
predictions = [
    {"detection_scores": [0.9, 0.8, 0.7], "detection_boxes": [[0, 0, 100, 100], [100, 100, 200, 200], [200, 200, 300, 300]]},
    {"detection_scores": [0.9, 0.8], "detection_boxes": [[0, 0, 100, 100], [100, 100, 200, 200]]}
]
groundtruths = [
    {"detection_classes": [1, 2, 3], "detection_boxes": [[0, 0, 100, 100], [100, 100, 200, 200], [200, 200, 300, 300]]},
    {"detection_classes": [1, 2], "detection_boxes": [[0, 0, 100, 100], [100, 100, 200, 200]]}
]

# 创建PerImageEvaluation实例
evaluator = per_image_evaluation.PerImageEvaluation(num_groundtruths=3)

# 计算指标
evaluator.add_single_ground_truth_image_info(0, groundtruths[0])
evaluator.add_single_ground_truth_image_info(1, groundtruths[1])
evaluator.add_single_detected_image_info(0, predictions[0])
evaluator.add_single_detected_image_info(1, predictions[1])

metrics = evaluator.evaluate()

# 打印指标结果
print(metrics)

在这个例子中，我们定义了两个预测结果和真实标注结果。每个预测结果和真实标注结果都是一个字典，其中包含了目标的类别、坐标等信息。

在开始计算指标之前，需要创建PerImageEvaluation实例。创建实例时，需要指定groundtruths的数量。这里由于有两个groundtruths，所以传入3。

然后，我们通过add_single_ground_truth_image_info方法将真实标注结果添加到评估器中，通过add_single_detected_image_info方法将预测结果添加到评估器中。

最后，调用evaluate方法计算指标。指标的结果以字典形式返回，包括了准确率、召回率等信息。

通过这个模块，可以方便地对目标检测模型的预测结果进行评估和计算指标。