object_detection.eval_util：在Python中评估目标检测模型的辅助工具

object_detection.eval_util是一个辅助工具，用于评估目标检测模型的性能。它提供了计算平均准确率（Average Precision）、计算召回率（Recall）以及绘制Precision-Recall曲线的功能。

用户可以通过导入object_detection.eval_util来使用该工具。下面是一个使用例子，来展示object_detection.eval_util的基本用法。

首先，我们需要准备测试数据和模型预测结果。假设我们有100个测试样本，并且已经得到了模型对这些样本的预测结果。预测结果是一个包含了检测框坐标、类别标签和置信度等信息的列表。

from object_detection import eval_util

# 准备测试数据
# 测试数据是一个包含了ground truth检测框坐标和类别标签的列表
gt_boxes = [
    {'xmin': 100, 'ymin': 200, 'xmax': 300, 'ymax': 400, 'label': 'car'},
    {'xmin': 50, 'ymin': 150, 'xmax': 250, 'ymax': 350, 'label': 'person'},
    ...
]

# 准备模型预测结果
# 模型预测结果是一个包含了检测框坐标、类别标签和置信度等信息的列表
pred_boxes = [
    {'xmin': 90, 'ymin': 190, 'xmax': 310, 'ymax': 410, 'label': 'car', 'score': 0.9},
    {'xmin': 40, 'ymin': 140, 'xmax': 260, 'ymax': 360, 'label': 'person', 'score': 0.8},
    ...
]

# 定义类别标签列表
label_map = {'car': 1, 'person': 2, ...}

# 使用object_detection.eval_util计算平均准确率
average_precision = eval_util.compute_average_precision(gt_boxes, pred_boxes, label_map)

# 输出平均准确率
print('Average Precision: {}'.format(average_precision))

# 使用object_detection.eval_util计算召回率
recall = eval_util.compute_recall(gt_boxes, pred_boxes, label_map)

# 输出召回率
print('Recall: {}'.format(recall))

# 使用object_detection.eval_util绘制Precision-Recall曲线
eval_util.plot_precision_recall_curve(gt_boxes, pred_boxes, label_map)

在上面的例子中，首先我们定义了测试数据gt_boxes和模型预测结果pred_boxes。然后我们定义了类别标签的映射关系label_map，这里使用数字编码类别标签，例如'car'对应数字1，'person'对应数字2。接下来，我们使用eval_util.compute_average_precision来计算平均准确率，将测试数据gt_boxes、模型预测结果pred_boxes和类别标签映射关系label_map作为参数传入该函数。然后，我们可以打印出计算得到的平均准确率。接着，我们使用eval_util.compute_recall来计算召回率，同样将测试数据gt_boxes、模型预测结果pred_boxes和类别标签映射关系label_map作为参数传入该函数，并打印出召回率。最后，我们使用eval_util.plot_precision_recall_curve来绘制Precision-Recall曲线，同样将测试数据gt_boxes、模型预测结果pred_boxes和类别标签映射关系label_map作为参数传入该函数。

这就是object_detection.eval_util的基本用法。它为用户提供了一种简单而方便的方式来评估目标检测模型的性能，并可视化评估结果。用户可以根据需要在这个基础上进行进一步的定制和扩展。