使用object_detection.utils.metricsclasses()计算目标检测模型在每个类别上的精确度

使用object_detection.utils.metricsclasses()计算目标检测模型在每个类别上的精确度，需要进行以下步骤：

1. 导入相关库和模块：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import metrics

2. 准备测试数据：

groundtruth_list = [{'boxes': [[10, 20, 100, 200], [50, 60, 150, 250]], 'classes': [1, 2]},
                    {'boxes': [[30, 40, 120, 220]], 'classes': [1]},
                    {'boxes': [[70, 80, 170, 280]], 'classes': [2]}]

detection_list = [{'boxes': [[20, 30, 90, 190], [60, 70, 140, 240]], 'classes': [1, 2]},
                  {'boxes': [[40, 50, 110, 210]], 'classes': [1]},
                  {'boxes': [[80, 90, 150, 250], [110, 120, 190, 270]], 'classes': [2]}]

num_groundtruth_classes = 3  # 真实标签类别总数
num_detectors = 3  # 检测器总数
matching_iou_threshold = 0.5  # 匹配IoU阈值

3. 创建Metrics对象：

metrics_obj = metrics.Metrics(num_groundtruth_classes, matching_iou_threshold)

4. 使用Metrics对象计算精确度：

for i in range(len(groundtruth_list)):
    groundtruth_boxes = groundtruth_list[i]['boxes']
    groundtruth_classes = groundtruth_list[i]['classes']
    detection_boxes = detection_list[i]['boxes']
    detection_classes = detection_list[i]['classes']
    
    metrics_obj.update(groundtruth_boxes, groundtruth_classes, detection_boxes, detection_classes)

5. 获取每个类别的精确度：

precision_dict = metrics_obj.get_precision()
print(precision_dict)

输出结果将为一个字典，键为类别编号，值为对应类别的精确度。

以上示例代码展示了如何使用object_detection.utils.metricsclasses()计算目标检测模型在每个类别上的精确度。请根据实际情况修改测试数据和相关参数，并根据需要对结果进行进一步处理。