object_detection.utils.metricsclasses()用于评估目标检测模型在不同类别上的性能

object_detection.utils.metricsclasses()是一个用于评估目标检测模型在不同类别上性能的工具类。

该工具类主要有以下几个主要功能：

1. 创建MetricsCalculator对象：通过实例化MetricsCalculator对象，可以计算目标检测模型在不同类别上的性能指标，如准确率、召回率、F1值等。

from object_detection.utils.metrics import MetricsCalculator

metrics_calculator = MetricsCalculator()

2. 添加ground truth和predicted boxes：通过使用add_single_ground_truth_image_info()和add_single_detected_image_info()方法，可以将ground truth box和predicted box添加到MetricsCalculator对象中。

groundtruth_boxes = [{'class_id': 0, 'xmin': 10, 'ymin': 10, 'xmax': 50, 'ymax': 50}]
predicted_boxes = [{'class_id': 0, 'score': 0.9, 'xmin': 20, 'ymin': 20, 'xmax': 60, 'ymax': 60}]

metrics_calculator.add_single_ground_truth_image_info(image_key, groundtruth_boxes)
metrics_calculator.add_single_detected_image_info(image_key, predicted_boxes)

3. 计算性能指标：通过调用get_estimator_metrics()方法，可以获取目标检测模型在不同类别上的性能指标。

metrics = metrics_calculator.get_estimator_metrics()

4. 输出性能指标：可以将获取的性能指标以可读的方式输出。

metrics_output = metrics_calculator.get_estimator_metric_str(metrics)
print(metrics_output)

这样，就可以通过object_detection.utils.metricsclasses()工具类来评估目标检测模型在不同类别上的性能。以下是一个简单的例子：

from object_detection.utils.metrics import MetricsCalculator

# 创建MetricsCalculator对象
metrics_calculator = MetricsCalculator()

# 添加ground truth和predicted boxes
groundtruth_boxes = [{'class_id': 0, 'xmin': 10, 'ymin': 10, 'xmax': 50, 'ymax': 50}]
predicted_boxes = [{'class_id': 0, 'score': 0.9, 'xmin': 20, 'ymin': 20, 'xmax': 60, 'ymax': 60}]

metrics_calculator.add_single_ground_truth_image_info(image_key, groundtruth_boxes)
metrics_calculator.add_single_detected_image_info(image_key, predicted_boxes)

# 计算性能指标
metrics = metrics_calculator.get_estimator_metrics()

# 输出性能指标
metrics_output = metrics_calculator.get_estimator_metric_str(metrics)
print(metrics_output)

这样，就可以得到目标检测模型在不同类别上的性能指标。