Python中基于object_detection.core.modelDetectionModel()的目标检测模型评估方法

在Python中，可以使用object_detection库中的model_detection模块来评估目标检测模型。这个模块提供了一系列的函数和类，可以方便地加载模型、执行推断和评估模型的性能。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from object_detection.core import model_detection
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import metrics

接下来，我们需要加载模型和标签映射文件。模型需要以TensorFlow SavedModel的格式保存，而标签映射文件则包含了目标类别的名称和ID之间的映射关系。

model_path = 'path/to/saved_model'
label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'

detection_model = model_detection.DetectionModel()
detection_model.load_model(model_path)

label_map = label_map_util.load_labelmap(label_map_path)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=90, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

然后，我们需要加载评估数据集。评估数据集应该是一个包含图像和相应注释的列表。每个注释应该包含目标的边界框坐标和类别ID。可以使用例如Pascal VOC格式的注释文件。

dataset_path = 'path/to/evaluation_dataset'

eval_dataset = metrics.tf_record_loader.TfRecordLoader(dataset_path)

接下来，我们可以调用detect_image函数执行推断并评估模型的性能。

def detect_image(image_path):
    image_np = np.array(Image.open(image_path))
    detections = detection_model.detect([image_np])

    annotation_list = []  # 存储注释的列表

    for detection in detections:
        boxes = detection['boxes']
        classes = detection['classes']
        scores = detection['scores']

        for i in range(len(boxes)):
            ymin, xmin, ymax, xmax = boxes[i]
            category_id = classes[i]
            category_name = category_index[category_id]['name']
            score = scores[i]

            annotation = metrics.StandardDetectionAnnotation(
                image_path=image_path,
                groundtruth_boxes=np.array([[ymin, xmin, ymax, xmax]]),
                groundtruth_classes=np.array([category_id]),
                groundtruth_is_difficult=np.array([0]),
                groundtruth_is_group_of=np.array([0]),
                groundtruth_area=(ymax - ymin) * (xmax - xmin),
                detection_score=score,
                detection_class_label=category_name,
                detection_bbox=np.array([ymin, xmin, ymax, xmax]),
                num_groundtruth_classes=1
            )

            annotation_list.append(annotation)

    return annotation_list

output_dir = 'path/to/output_directory'
metrics.tf_evaluation.evaluate(dataset=eval_dataset,
                               create_output_dict_fn=metrics.create_experimental_detection_result_dict,
                               eval_config=None,
                               categories=categories[1:],
                               annotation_generator_fn=detect_image,
                               working_directory=output_dir)

在上面的例子中，我们首先定义了一个detect_image函数，该函数接受一个图像路径作为输入，并返回一个注释列表。该函数将图像传递给模型进行推断，然后将检测结果转换为注释对象。每个注释对象包含了目标的边界框坐标、类别ID等信息。

然后，我们使用metrics.tf_evaluation.evaluate函数来评估模型的性能。该函数接受评估数据集、输出目录和其他一些参数，并返回一个评估结果的字典。

最后，我们可以使用metrics.visualization.Visualization.plot_detection_results函数将评估结果可视化并保存成图像。

result_dict = metrics.tf_evaluation.evaluate(eval_dataset, ...)
metrics.visualization.Visualization.plot_detection_results(result_dict, output_dir)

这样，我们就完成了使用object_detection库中的model_detection模块评估目标检测模型的过程。可以根据需要进行进一步的调整和扩展。