object_detection.utils.metricsclasses()用于评估目标检测算法的类别精度

object_detection.utils.metricsclasses()是TensorFlow Object Detection API提供的用于评估目标检测算法的类别精度的类。它提供了计算Precision（精度）、Recall（召回率）和Mean Average Precision（平均精度）的方法。

使用object_detection.utils.metricsclasses()时，首先需要创建一个Metrics类的实例。例如：

from object_detection.utils.metrics import metricsclasses

metrics = metricsclasses.Metrics()

接下来，可以调用Metrics类的add_single_ground_truth_image_info()方法和add_single_detected_image_info()方法来添加每个图像的真实标签和检测结果。例如，假设我们有一个图像的真实标签是'cat'和检测结果是'dog'：

groundtruth_boxes = [{'object': 'cat', 'xmin': 10, 'ymin': 20, 'xmax': 50, 'ymax': 80}]
detected_boxes = [{'object': 'dog', 'xmin': 15, 'ymin': 25, 'xmax': 55, 'ymax': 85}]

metrics.add_single_ground_truth_image_info('image1', groundtruth_boxes)
metrics.add_single_detected_image_info('image1', detected_boxes)

可以通过调用Metrics类的get()方法来获取当前的 Precision、Recall和Mean Average Precision值。例如：

precision = metrics.get()[0]['cat']
recall = metrics.get()[1]['cat']
mean_average_precision = metrics.get()[2]['cat']

最后，可以调用Metrics类的aggregate()方法来计算所有图像的 Precision、Recall和Mean Average Precision的平均值。例如：

average_precision = metrics.aggregate()[0]['cat']

在目标检测任务调用object_detection.utils.metricsclasses()类时，可以根据具体的需求添加相应的图像真实标签和检测结果，从而评估模型在不同类别上的分类精度和检测精度。该类提供了一个简单且灵活的方法来计算目标检测算法的性能指标，从而可以方便地对算法进行评估和比较。