使用Python的object_detection.utils.per_image_evaluation对目标检测结果进行精度评估

object_detection.utils.per_image_evaluation是TensorFlow Object Detection API提供的用于目标检测结果精度评估的工具之一。它主要用于计算预测框（Bounding Box）与真实标注框之间的重叠度（Intersection over Union, IoU），从而得到预测结果的准确率、召回率等评价指标。

下面是一个使用object_detection.utils.per_image_evaluation进行目标检测结果评估的例子：

首先，假设我们有一张测试图像以及对应的真实标注框（ground truth）和预测框（predicted boxes）。这些预测框和真实标注框都是由四个坐标值（xmin, ymin, xmax, ymax）表示一个矩形框。

import numpy as np
from object_detection.utils import per_image_evaluation

# 定义测试图像的宽度和高度
image_width = 640
image_height = 480

# 定义真实标注框的坐标位置（四个坐标值为(xmin, ymin, xmax, ymax)）
gt_boxes = np.array([
  [100, 100, 200, 200],
  [300, 300, 400, 400],
  [500, 500, 600, 600]
])

# 定义预测框的坐标位置（四个坐标值为(xmin, ymin, xmax, ymax)）
pred_boxes = np.array([
  [90, 90, 210, 210],
  [310, 310, 390, 390],
  [520, 520, 610, 610]
])

# 创建一个PerImageEvaluation对象
per_image_eval = per_image_evaluation.PerImageEvaluation(num_groundtruth_classes=1)

# 计算预测框与真实标注框之间的IoU值
per_image_eval.add_single_ground_truth_image_info(image_index=0, gt_boxes=gt_boxes)
per_image_eval.add_single_detected_image_info(image_index=0, detected_boxes=pred_boxes)

# 计算评价指标
metrics = per_image_eval.evaluate()

上述代码中，我们首先导入了“object_detection.utils.per_image_evaluation”模块，并通过“PerImageEvaluation”类创建了一个评估器对象per_image_eval。然后，我们定义了测试图像的宽度和高度，并分别定义了真实标注框（gt_boxes）和预测框（pred_boxes）。接下来，我们使用“add_single_ground_truth_image_info”和“add_single_detected_image_info”方法将真实标注框和预测框添加到评估器中。最后，我们使用“evaluate”方法计算评价指标，并将结果保存在metrics变量中。

返回的metrics是一个字典，包含了不同的评价指标，如准确率（precision）、召回率（recall）、平均准确率（average_precision）等。您可以根据需要选择和使用这些指标。

需要注意的是，上述代码中只使用了一个图像进行评估。如果您有多个测试图像，可以使用循环将每个测试图像的真实标注框和预测框添加到评估器中，并计算评价指标。

通过使用object_detection.utils.per_image_evaluation，您可以对目标检测结果进行准确率和召回率等评估指标的计算，从而了解模型的性能。这对于评估模型的目标检测能力以及进行模型选择和调优非常有帮助。