object_detection.eval_util：在Python中用于检验目标检测算法效果的实用工具

object_detection.eval_util是用于评估目标检测算法效果的实用工具库。它提供了一些函数，可以方便地计算模型评估指标，比如平均准确率（AP）和平均精确度-召回曲线（AP-R）等。

下面是一些object_detection.eval_util库中常用函数的使用例子：

1. compute_precision_recall：计算模型在不同IoU阈值下的精确度和召回率。

import object_detection.eval_util as eval_util

# 假设预测框和ground truth框分别保存在预测结果pred_boxes和真实标签true_boxes中
precision, recall, _ = eval_util.compute_precision_recall(pred_boxes, true_boxes, iou_thresholds=[0.5, 0.7])

该函数通过计算模型在给定IoU阈值下预测框的精确度和召回率。参数pred_boxes和true_boxes是预测框和真实标签框的列表。iou_thresholds用于设定IoU阈值。

2. compute_average_precision：计算模型的平均准确率（AP）。

import object_detection.eval_util as eval_util

# 假设模型评估结果保存在评估结果eval_result中
ap = eval_util.compute_average_precision(eval_result)

该函数可以通过给定的评估结果，计算模型的平均准确率（AP），其中评估结果eval_result是一个字典，包含预测框、真实框和IoU阈值等信息。

3. aggregate_precision_recall：聚合精确度和召回率。

import object_detection.eval_util as eval_util

# 假设多个图像的精确度和召回率保存在precisions_list和recalls_list中
precision, recall = eval_util.aggregate_precision_recall(precisions_list, recalls_list)

该函数可以将多个图像的精确度和召回率聚合成一个平均值。precisions_list和recalls_list是多个图像的精确度和召回率列表。

4. compute_precision_recall_at_equal_rates：根据召回率计算相应的精确度。

import object_detection.eval_util as eval_util

# 假设模型的召回率保存在recalls中
precisions = eval_util.compute_precision_recall_at_equal_rates(recalls)

该函数可以根据召回率计算相应的精确度，并返回一个精确度列表。参数recalls是模型的召回率。

以上是object_detection.eval_util库中一些常用函数的使用例子。这些函数可以方便地用于评估目标检测算法的性能，并计算出各种评估指标。