object_detection.utils.metricsclasses()函数的用法及示例

object_detection.utils.metricsclasses()函数是TensorFlow Object Detection API中的一个函数，用于计算目标检测任务中的评估指标。

该函数的用法如下：

def metricsclasses(eval_category_index,
                   matching_iou_threshold=0.5,
                   evaluate_corlocs=False,
                   num_gt_classes=100,
                   num_detections=300,
                   metrics_class_id=None,
                   group_of_weight=0.0,
                   use_weighted_mean_ap=False)

参数说明：

- eval_category_index：类别索引字典，是一个id到名称的映射。例如，{1: 'person', 2: 'dog', 3: 'car'}。

- matching_iou_threshold：IOU阈值，用于决定一个检测结果是否与一个真实目标匹配。

- evaluate_corlocs：是否计算定位准确性指标。

- num_gt_classes：真实目标的类别数量。

- num_detections：检测结果的数量。

- metrics_class_id：要计算指标的具体类别id。默认为None，表示计算所有类别的指标。

- group_of_weight：group-of-class权重，用于计算AP指标。

- use_weighted_mean_ap：是否使用加权平均AP指标。

返回值是一个Metrics对象，包含了计算指标的方法和属性。

下面是一个示例的使用例子：

from object_detection.utils import metrics_classes

eval_category_index = {1: 'person', 2: 'dog', 3: 'car'}
matching_iou_threshold = 0.5
evaluate_corlocs = True
metrics_class_id = None

metrics = metrics_classes(eval_category_index, matching_iou_threshold, evaluate_corlocs, metrics_class_id)

# 假设我们有一组真实目标和一组检测结果
groundtruth_boxes = [
    {'bbox': [10, 10, 100, 100], 'class': 'car'},
    {'bbox': [50, 50, 200, 200], 'class': 'person'},
    {'bbox': [300, 300, 400, 400], 'class': 'dog'}
]
detection_boxes = [
    {'bbox': [20, 20, 90, 90], 'score': 0.9, 'class': 'car'},
    {'bbox': [60, 60, 180, 180], 'score': 0.8, 'class': 'person'},
    {'bbox': [320, 320, 380, 380], 'score': 0.7, 'class': 'dog'}
]

# 计算指标
metrics.update(groundtruth_boxes, detection_boxes)

# 获取计算结果
result_dict = metrics.result()

# 打印结果
print(result_dict)

以上示例中，我们首先通过metrics_classes函数创建了一个Metrics对象，然后计算指标并获取结果。真实目标和检测结果用字典的列表表示，有bbox（边界框坐标）、class（类别名称）和score（置信度）三个字段。最后打印了计算结果。

通过使用object_detection.utils.metricsclasses()函数，我们可以方便地计算目标检测任务中的各种评估指标，例如平均精确率（mAP）等。