object_detection.utils.per_image_evaluation模块在Python中的应用案例分享

object_detection.utils.per_image_evaluation模块是TensorFlow Object Detection API中的一个模块，用于计算图像级别的检测评估指标。该模块可以计算准确率、召回率、平均精确率和平均召回率等指标。

下面是一个使用object_detection.utils.per_image_evaluation模块的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

from object_detection.utils import per_image_evaluation

# 标记框的坐标
groundtruth_boxes = np.array([[100, 100, 200, 200], [300, 300, 400, 400]])
# 标记的类别
groundtruth_class_label = np.array([1, 2])
# 标记的分数
groundtruth_score = np.array([0.8, 0.9])

# 预测框的坐标
detection_boxes = np.array([[100, 100, 200, 200], [400, 400, 500, 500]])
# 预测的类别
detection_class_label = np.array([1, 2])
# 预测的分数
detection_score = np.array([0.7, 0.6])

# 创建一个评估器对象
evaluator = per_image_evaluation.PerImageEvaluation(num_groundtruth_classes=3)
# 添加一张图像的预测结果和标记结果
evaluator.add_single_ground_truth_image_info(
    image_key='image1',
    groundtruth_boxes=groundtruth_boxes,
    groundtruth_class_label=groundtruth_class_label,
    groundtruth_is_difficult_list=np.array([False, False]),
    groundtruth_is_group_of_list=np.array([False, False]),
    detected_boxes=detection_boxes,
    detected_class_label=detection_class_label,
    detected_scores=detection_score,
    detected_masks=None
)
# 计算评估指标
metrics = evaluator.evaluate()
print('Precision:', metrics['Precision'])
print('Recall:', metrics['Recall'])
print('AveragePrecision:', metrics['AveragePrecision'])
print('AverageRecall:', metrics['AverageRecall'])

该示例代码中，我们首先创建了一个评估器对象evaluator，并指定了标记框的坐标、类别和分数，以及预测框的坐标、类别和分数。然后，我们通过add_single_ground_truth_image_info()方法添加了一张图像的预测结果和标记结果。最后，我们调用evaluate()方法计算了评估指标，并打印输出了准确率、召回率、平均精确率和平均召回率等指标。

这个示例展示了如何使用object_detection.utils.per_image_evaluation模块来计算图像级别的检测评估指标。你可以根据自己的需求，使用这个模块来评估自己的目标检测模型的性能。